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.

Опасный троян SparkCat снова пробрался в App Store и Google Play

Троян SparkCat снова вернулся в официальные магазины приложений. Эксперты «Лаборатории Касперского» сообщили, что обнаружили новый вариант этого зловреда в App Store и Google Play спустя примерно год после того, как его уже находили и удаляли оттуда.

На этот раз вредонос маскировался под вполне обычные приложения, которые не вызывают особых подозрений с первого взгляда: корпоративные мессенджеры и сервисы доставки еды.

А сценарий у операторов всё тот же: пользователь скачивает вроде бы безобидное приложение, а внутри оказывается троян, который охотится за данными пользователя.

Главная цель SparkCat — фотографии в галерее смартфона. Зловред в определённых сценариях запрашивает доступ к снимкам, после чего начинает анализировать текст на изображениях с помощью OCR. В первую очередь его интересуют фразы для восстановления доступа к криптокошелькам. Если троян находит что-то подходящее, изображение отправляется злоумышленникам.

По данным «Лаборатории Касперского», в App Store нашли два заражённых приложения, а в Google Play — одно. О находке сообщили Apple и Google, и в Google Play вредоносное приложение уже удалили. При этом проблема не ограничивается только официальными магазинами: приложения со SparkCat также распространяются через сторонние сайты. Некоторые из них, как отмечают исследователи, даже мимикрируют под App Store, если открыть их с iPhone.

Интересно, что обновлённые версии трояна по-разному ведут себя на Android и iPhone. На Android SparkCat ищет ключевые слова на японском, корейском и китайском языках, из-за чего исследователи предполагают, что эта часть кампании в первую очередь нацелена на пользователей в Азии. А вот iOS-версия ориентируется на мнемонические фразы криптокошельков на английском языке, так что здесь география потенциальных атак уже выглядит гораздо шире.

С технической точки зрения зловред тоже стал хитрее. В «Лаборатории Касперского» говорят, что новая Android-версия использует несколько уровней обфускации, в том числе виртуализацию кода и кросс-платформенные языки программирования. Для мобильного зловреда это уже довольно серьёзный уровень подготовки, который помогает ему дольше оставаться незамеченным и проходить проверки.

Как отметил эксперт по кибербезопасности Сергей Пузан, поведение нового образца очень похоже на первую версию SparkCat, поэтому есть основания полагать, что за обеими кампаниями стоят одни и те же разработчики. Его коллега Дмитрий Калинин добавил, что SparkCat продолжает эволюционировать и всё лучше обходит защитные механизмы официальных магазинов приложений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru