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.

Новый сложный Linux-зловред VoidLink нацелен на облака и контейнерные среды

Исследователи из Check Point обнаружили ранее неизвестный модульный инструмент для проведения атак, способный длительно, скрытно и надежно работать в облачных и контейнерных средах на основе Linux.

Анализ показал, что VoidLink, как его называют создатели, — это фреймворк, состоящий из загрузчиков, написанного на Zig импланта, руткитов и десятков плагинов, доступных по умолчанию и привязанных к кастомному API. Аналогичный подход наблюдался у Cobalt Strike.

Гибкая, модульная архитектура позволяет авторам атак по мере надобности расширять и изменять функциональность тулкита, умеющего определять основные облачные сервисы (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Alibaba, Tencent) и соответствующим образом адаптировать свое поведение, обнаружив запуск в контейнере Docker или поде Kubernetes.

У VoidLink имеются и другие OpSec-механизмы: шифрование неиспользуемого кода, самоудаление при стороннем вмешательстве, сокрытие вредоносной активности с помощью руткитов режима пользователя и ядра.

Обмен вредоноса с C2 может осуществляться по разным каналам. Он поддерживает HTTP/HTTPS, WebSocket, ICMP, DNS-туннелирование, а также умеет составлять зараженные узлы в многосвязные (ячеистые) или p2p-сети.

Возможность добавления к основному коду плагинов, общим числом 37, позволяет оператору выполнять в облаках различные задачи, от разведки и закрепления до горизонтального перемещения по сети (через SSH с помощью украденных ключей) и обхода защиты путем стирания следов непрошеного вторжения.

 

Новый инструмент атаки, об авторстве которого можно косвенно судить по использованию китайского языка в оформлении админ-панелей, активно поддерживается и развивается. Цель его использования пока неясна: реальных заражений не выявлено.

По всей видимости, создатели VoidLink собираются коммерциализировать свой продукт. Предусмотренная возможность кражи учеток Git позволяет использовать новинку против разработчиков софта — с целью хищения конфиденциальных данных либо для проведения атак на цепочки поставок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru