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.

Троянская версия 7-Zip превращает компьютеры в прокси-узлы

Исследователи из Malwarebytes обнаружили вредоносную версию популярного архиватора 7-Zip, которая распространяется через поддельный сайт 7zip[.]com. Вместо обычной установки программы пользователи получают скрытый пейлоад: заражённый компьютер начинает работать как узел резидентского прокси.

Поводом для расследования стал пост на Reddit, где пользователь пожаловался на заражение после скачивания 7-Zip не с официального сайта 7-zip.org, а с похожего домена.

Выяснилось, что вредоносный установщик действительно инсталлирует рабочую версию архиватора, но параллельно загружает дополнительные компоненты.

Основная задача зловреда — использовать устройство жертвы как прокси-сервер. Это позволяет третьим лицам направлять интернет-трафик через IP-адрес пользователя. Фактически компьютер становится частью чужой инфраструктуры, а владелец может даже не подозревать об этом.

Вредоносная программа также применяет методы сокрытия от анализа: проверяет среду запуска на признаки виртуальных машин и инструментов мониторинга, прежде чем активироваться.

По словам менеджера по исследованиям и реагированию Malwarebytes Стефана Дасича, любой компьютер, на котором запускался установщик с 7zip[.]com, следует считать скомпрометированным.

Интересно, что жертва попала на поддельный сайт после перехода по ссылке из комментариев к ролику на YouTube. В Malwarebytes отмечают, что такие мелкие ошибки — например, указание неправильного домена в обучающем видео — могут использоваться злоумышленниками для массового перенаправления пользователей на вредоносную инфраструктуру.

Эксперты советуют скачивать программы только с официальных сайтов и сохранять проверенные адреса в закладках. Также стоит насторожиться, если установщик подписан непривычным сертификатом или ведёт себя нетипично.

Кроме того, исследователи связали эту кампанию с более широкой схемой распространения proxyware — в найденных файлах упоминались Hola, TikTok, WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России) и Wire. Это может указывать на использование заражённых устройств в более крупной сети прокси-инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru