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.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru