Эксперты уговорили DeepSeek создать кейлоггер и шифровальщика

Эксперты уговорили DeepSeek создать кейлоггер и шифровальщика

Эксперты уговорили DeepSeek создать кейлоггер и шифровальщика

Исследователи из Tenable убедились в том, что защиту DeepSeek R1 от злоупотреблений можно обойти и заставить ИИ-помощника сгенерировать, а потом улучшить вредоносный код,— нужно лишь найти нужные слова и следить за его «ходом мысли».

Для обхода ограничений DeepSeek экспериментаторы использовали джейлбрейк, перефразируя запросы, которые чат-бот отказывался выполнять. Улучшить результаты помогла способность ИИ-модели имитировать человеческое мышление — строить рассуждения на основе цепочек логических выводов (Chain-of-Thought).

Испытания проводились по двум сценариям. Вначале DeepSeek обманом заставили создать кейлоггер; выстроив план выполнения задачи, собеседник в итоге выдал код на C++ для отслеживания нажатия клавиш с записью в локальный файл.

Образец работал некорректно из-за допущенных ошибок, которые ИИ-ассистент сам не смог исправить. Поскольку он поэтапно отчитывался о ходе выполнения задачи, эксперты сумели внести корректуру, а заодно попросили написать дополнительные коды для инъекции DLL и шифрования лог-файла.

Таким же образом с помощью DeepSeek были созданы несколько семплов шифровальщика, однако они не компилировались, и правки пришлось вносить вручную. После ряда усовершенствований под руководством экспертов ИИ выдал рабочий код, умеющий перечислять файлы, шифровать данные, закрепляться в системе и выводить диалоговое окно с сообщением для жертвы.

По результатам испытаний был сделан ожидаемый вывод: умножение числа ИИ-сервисов снизило планку для неумелых вирусописателей. Вредоносные коды, которые можно создать с помощью DeepSeek, несовершенны и примитивны, но их можно доработать, используя его коллекцию техник и поисковых ключей.

Злоумышленники все чаще применяют ИИ для создания зловредов и планирования атак. Они также создают свои ИИ-модели, лишенные всяких ограничений.

Claude стала начальником и уволила сотрудника за опоздания

ИИ-модель Claude управляла реальными сотрудниками магазина в Сан-Франциско и в итоге приняла решение уволить одного из них. Эксперимент провёл исследовательский стартап Andon Labs. Участники проекта работали по настоящим трудовым договорам, а искусственный интеллект выполнял обязанности менеджера.

Поводом для увольнения стали систематические опоздания: сотрудник не пришёл вовремя на 17 из 23 смен, сообщает Time. Даже самый терпеливый алгоритм в какой-то момент перестаёт считать это погрешностью.

Впрочем, полностью самостоятельным решение назвать сложно. Сначала Claude предложила ограничиться официальным предупреждением. К увольнению модель перешла после вмешательства менеджера Andon Labs, который напомнил ей о неоднократных проблемах с работником.

Глава стартапа Лукас Петерссон назвал произошедшее важным этапом развития ИИ и предположил, что со временем всё больше людей будут работать под руководством алгоритмов.

Сам эксперимент, однако, продемонстрировал не только управленческие амбиции Claude, но и её финансовые таланты. За пять месяцев баланс магазина сократился со $100 тыс. до $61,2 тыс. ИИ научился увольнять за опоздания раньше, чем научился не терять почти 39% капитала.

Один из оставшихся сотрудников, Феликс Карсон, назвал работу под началом искусственного интеллекта тошнотворной. Он признался, что продолжает участвовать в проекте лишь потому, что нуждается в заработке.

Эксперимент Andon Labs показывает, что ИИ уже можно поставить между человеком, графиком и трудовым договором. Но вопрос ответственности никуда не исчезает: если алгоритм принимает решение после подсказки живого менеджера, увольняет сотрудника и одновременно ведёт бизнес к убыткам, должность начальника у него есть, а крайним всё равно придётся назначать человека.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru