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.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru