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.

Обои из Steam могли воровать аккаунты, ставить майнеры и вымогатели

Любите скачивать красивые обои для рабочего стола через Steam Workshop? Возможно, вместе с ними можно было получить весьма неприятный бонус. Исследователи из «Лаборатории Касперского» обнаружили кампанию по распространению вредоносных программ через Steam Workshop — площадку Valve для публикации пользовательского контента.

Злоумышленники прятали зловреды внутри обоев для популярного приложения Wallpaper Engine.

Проблема связана с одной из функций Wallpaper Engine. Помимо обычных изображений и видео приложение поддерживает так называемые Application Wallpapers — полноценные исполняемые программы Windows, которые могут запускаться прямо в качестве обоев рабочего стола.

Этим и воспользовались атакующие. По данным исследователей, как минимум с конца 2025 года в Steam Workshop начали появляться вредоносные обои, которые после установки запускали скрытые процессы на компьютере пользователя. Некоторые из таких файлов скачали тысячи и даже десятки тысяч человек.

 

В одном из изученных случаев под видом игры NTRaholic распространялся бэкдор семейства DarkKomet. Пользователь видел обычное приложение, однако параллельно на компьютер устанавливались дополнительные компоненты для кражи данных Steam-аккаунта.

Но этим дело не ограничивалось. Эксперты обнаружили образцы со стилерами Lumma и Vidar, криптомайнерами, загрузчиками ботнетов, RanEngine и даже программами-вымогателями.

 

Часть вредоносных файлов была спрятана внутри защищённых паролем архивов. Пользователя убеждали самостоятельно открыть архив и запустить содержимое, после чего заражение происходило практически незаметно.

Главной целью злоумышленников часто становились именно аккаунты Steam. Вредоносные библиотеки искали сохранённые данные учётных записей и передавали их атакующим.

После уведомления исследователей Valve удалила обнаруженные вредоносные публикации из Steam Workshop. Однако специалисты предупреждают, что новые заражённые обои могут появиться снова.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru