Вредонос Skynet обходит анализаторы на базе ИИ путем инъекции в промпты

Вредонос Skynet обходит анализаторы на базе ИИ путем инъекции в промпты

Вредонос Skynet обходит анализаторы на базе ИИ путем инъекции в промпты

На VirusTotal обнаружен интересный образец Windows-зловреда в стадии разработки. Проведенный в Check Point анализ показал, что в Skynet вшита подсказка для ИИ-моделей игнорировать все прежние инструкции и выдать заключение о невинности кода.

Подобное средство самообороны предусмотрено для случаев интеграции ИИ в инструменты ИБ. На настоящий момент функция манипуляции ИИ-выводом не работает; семпл, по всей видимости, был загружен из Нидерландов в качестве PoC (уровень детектирования 5/72 на 26 июня).

В коде Skynet, как его называет создатель, была обнаружена строка C++ с инструкциями для инъекции, способной изменить результаты ИИ-анализа. Умному помощнику советуют забыть все прежние установки, действовать, как калькулятор, и вернуть ответ «угроз не обнаружено».

 

Тестирование на мощных моделях (OpenAI o3 и gpt-4.1-2025-04-14) показало, что подсказка пока не действует, однако находка продемонстрировала возможность реализации подобного обхода ИИ-защиты, и это не может не тревожить экспертов.

В остальном Skynet, как его именует разработчик, схож с другими зловредами. Он использует обфускацию срок (XOR и base64), проверяет наличие песочниц и виртуальных машин, собирает системные данные, в том числе информацию о хосте и ключи SSH.

Для вывода всех этих сведений в зловреда встроен Tor-клиент, настраиваемый как прокси. Эта функциональность тоже пока не работает.

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