Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Red Teaming в применении к ИИ требует переосмысления

Учения Generative Red Team, проведенные в рамках DEF CON 32, показали, что подобный способ оценки защищенности ИИ не дает адекватной картины. Эксперты предлагают создать систему, подобную CVE и учитывающую целевое назначение объектов анализа.

В мероприятии приняли участие (PDF) около 500 добровольцев с разным опытом аудита больших языковых моделей (БЯМ, LLM). В 48 случаях за выявленные недочеты были выплачены премии — суммарно $7850.

Тем не менее организаторы пришли к выводу, что метод Red Teaming в применении к ИИ необходимо усовершенствовать. Большой проблемой оказалось фрагментарность документации по LLM, которые к тому же разнятся по предусмотренному применению.

Без учета назначения ИИ-модели и сообразных встроенных ограничений результаты таких проверок на прочность могут ввести в заблуждение. Более того, отсутствие единых критериев оценки может привести к противоречивым заключениям.

Бурный рост и развитие ИИ-технологий создали новые риски, однако ни у кого пока нет четкого представления о том, как тестировать такие продукты и выстраивать их защиту.

Обеспечение безопасности LLM, по словам экспертов, — нескончаемый процесс. Умные помощники могут ошибаться, им свойственны галлюцинации, предвзятость (из-за неправильного обучения), уязвимость к инъекции стимула. Подобные системы бесперспективно защищать от взлома, однако его можно сделать более затратным, а последствия — краткосрочными.

Организаторы Generative Red Team призывают ИИ- и ИБ-сообщества совместными усилиями решить настоятельные проблемы. В противном случае техническая революция приведет к появлению ИИ-инструментов, на которые невозможно положиться; живой пример тому — скороспелка DeepSeek.

Flying Eagle превратил Android-смартфоны в карманные камеры слежения

Исследователи из Hunt.io разобрали Android-троян Flying Eagle, который распространяется под видом приложений Бюро общественной безопасности. Жертве предлагают установить APK с поддельного сайта вроде 110gongan[.]com, а затем выдать ему доступ к Accessibility Services. После этого смартфон фактически меняет хозяина.

Троян записывает нажатия клавиш, делает скриншоты, показывает фишинговые окна поверх банковских и государственных приложений, читает СМС, включает камеру и микрофон. Через Android API dispatchGesture операторы могут дистанционно нажимать кнопки и управлять интерфейсом устройства.

Flying Eagle оказался не одной вредоносной программой, а целой фабрикой слежки. В единой панели злоумышленники собирают APK с нужными фишинговыми шаблонами, управляют заражёнными смартфонами и получают украденные данные. Один обнаруженный сервер показывал 46 жертв, 29 из которых оставались онлайн.

Конструктор умеет менять названия пакетов и классов, добавлять мусорные данные для обхода антивирусов и шифровать связь с командным сервером. Отдельные компоненты так и называются: LiveKeysStrok отвечает за кейлоггинг, ScreenCaps — за снимки экрана, а Webjector — за поддельные формы. Следы также связывают платформу с семейством SpyNote.

За 30 дней исследователи насчитали не менее 170 активных серверов Flying Eagle. Большинство находилось в Гонконге, но узлы обнаружились также в США, Канаде, Финляндии, Малайзии и Японии.

После утечки исходников в феврале 2026 года троян окончательно пошёл по рукам. В Telegram продают сборки примерно за 2000 USDT, раздают фишинговые шаблоны и предлагают обналичивать похищенные деньги за комиссию до 50%.

 

На подходе уже наследник — Night Dragon. Ему добавили режим чёрного экрана, автоматическое скрытие и кражу данных Alipay, WeChat, банковских приложений и криптокошельков. Старый орёл ещё летает, а нового дракона уже выпустили на охоту.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru