Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Исследователи придумали способ находить подделки в PDF-документах

Учёные из Университета Претории (ЮАР) разработали новый способ выявления изменений в PDF-документах. Их прототип анализирует так называемые file page objects — это такие внутренние структуры файла, где хранится всё: от текста и картинок до метаданных.

PDF-формат давно стал стандартом в деловой переписке, поэтому неудивительно, что его часто используют мошенники — например, чтобы подделывать договоры или внедрять вредоносный код.

Сегодня редактировать PDF может кто угодно: есть и Adobe Acrobat, и куча онлайн-редакторов. Поэтому важно уметь быстро определять, менялся ли документ — и если да, то как именно.

Обычно для защиты PDF используют водяные знаки и хеши. Но эти подходы работают только с тем, что видно на глаз — текстом и изображениями. Если же злоумышленник подменил метаданные, добавил скрипт или изменил цифровую подпись, такие методы это не отловят.

К тому же, даже небольшое изменение меняет хеш-файл целиком — и непонятно, что именно было затронуто. А это неудобно, особенно в юридически важных документах.

Что придумали в Претории

Новый прототип работает на Python и использует библиотеки PDFRW, hashlib и Merkly. Вот как он устроен:

  1. Сначала PDF нужно “защитить”. Программа читает файл, находит все page objects и создаёт уникальные хеши для каждой страницы, разбивая её содержимое на кусочки по 256 байт. Эти хеши строятся по принципу дерева Меркла: есть “листья” (для каждого блока) и “корень” (общий хеш всей страницы).
  2. Также отдельно хешируется сам объект страницы и метаданные всего документа. Чтобы избежать ложных срабатываний, некоторые части пропускаются — они могут меняться от редактора к редактору и не несут смысла.
  3. Все хеши прячутся внутри документа — в специальные скрытые поля. После этого сохраняется новая версия PDF — уже “защищённая”.
  4. Если потом нужно проверить файл на изменения, программа достаёт из него все сохранённые хеши, заново рассчитывает новые — и сравнивает. Если что-то не совпадает, значит, документ менялся.

Главное достоинство — точность. Система может указать не только, что файл изменился, но и какую именно страницу и какой участок (в пределах 256 байт) тронули. Также покажет, если были переписаны метаданные.

 

Пока работает лучше всего с Adobe Acrobat

Прототип тестировали на файлах, изменённых в Adobe Acrobat, и в этих случаях он отрабатывал отлично. Теоретически, он должен справляться и с другими редакторами — потому что «защищённые» PDF создаются единообразно через PDFRW, — но это ещё предстоит проверить.

Важное ограничение: систему нельзя применить к «обычным» PDF-документам — сначала их нужно защитить через этот же инструмент. И пока он не умеет отслеживать, скажем, смену шрифта или вставку JavaScript.

Тем не менее даже в таком виде инструмент может стать отличной основой для будущих решений в области цифровой гигиены и защиты документов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Вредонос PROMPTFLUX обращается к ИИ Gemini, чтобы менять свой код

Google сообщила о новой экспериментальной вредоносной программе, использующей искусственный интеллект для изменения собственного кода и сокрытия в целевой системе. Речь идет о PROMPTFLUX — вредоносном скрипте на VB Script, который взаимодействует с API Gemini, запрашивая у модели варианты обфускации и обхода антивирусных систем.

Как пояснили специалисты из Google Threat Intelligence Group (GTIG), PROMPTFLUX обращается к Gemini 1.5 Flash (и более поздним версиям), чтобы получать обновлённый код, способный обойти сигнатурное обнаружение.

Вредоносный скрипт использует встроенный API-ключ для отправки запросов напрямую к API Gemini и сохраняет новые версии в папке автозагрузки Windows.

Интересно, что внутри скрипта есть функция саморегенерации — AttemptToUpdateSelf. Хотя она закомментирована и неактивна, наличие логов взаимодействия с ИИ в файле thinking_robot_log.txt говорит о том, что авторы планируют создать «саморазвивающийся» вредоносный код.

 

Google отмечает, что существует несколько вариаций PROMPTFLUX, и в одной из них ИИ получает задачу полностью переписывать код скрипта каждый час. Однако на данный момент программа находится на стадии разработки и не способна заражать устройства. Судя по всему, за проектом стоит группа с финансовой мотивацией, а не государственные хакеры.

Некоторые эксперты, впрочем, считают, что история преувеличена. Исследователь Марк Хатчинс (Marcus Hutchins) заявил, что PROMPTFLUX не демонстрирует реальных признаков «умного» поведения:

«Модель Gemini не знает, как обходить антивирусы. Кроме того, код не имеет механизмов, гарантирующих уникальность или стабильность работы. А функция модификации кода даже не используется».

Тем не менее специалисты Google предупреждают, что злоумышленники активно экспериментируют с использованием ИИ не только для автоматизации задач, но и для создания вредоносных инструментов, которые способны адаптироваться «на лету».

Среди других примеров ИИ-вредоносов, обнаруженных Google, упоминаются:

  • FRUITSHELL — обратная оболочка на PowerShell, обученная обходить системы на основе LLM;
  • PROMPTLOCK — кросс-платформенный вымогатель на Go, использующий LLM для генерации вредоносных скриптов на Lua;
  • PROMPTSTEAL (LAMEHUG) — инструмент, применявшийся группировкой APT28 для атак на Украину;
  • QUIETVAULT — JavaScript-зловред, крадущий токены GitHub и NPM.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru