Новый вектор кражи данных: скрытые инструкции в изображениях для ИИ

Новый вектор кражи данных: скрытые инструкции в изображениях для ИИ

Новый вектор кражи данных: скрытые инструкции в изображениях для ИИ

Исследователи из компании Trail of Bits придумали новый способ атаки на ИИ-системы — через изображения с «невидимыми» инструкциями. Метод позволяет красть пользовательские данные, подсовывая скрытые промпты в картинки, которые потом обрабатываются моделью.

Фокус в том, что изображение изначально создаётся в полном разрешении и выглядит абсолютно нормально для человеческого глаза.

Но когда ИИ-система автоматически снижает качество картинки — например, чтобы сэкономить ресурсы, — в ней проявляются скрытые паттерны. Всё дело в том, что алгоритмы ресемплинга (nearest neighbor, bilinear или bicubic) создают артефакты, и на их фоне может «всплыть» спрятанный текст.

Так, в примере от Trail of Bits при использовании bicubic-декодирования тёмные зоны на картинке превращались в красные, а внутри появлялась чёткая чёрная надпись. ИИ воспринимал её как часть пользовательских инструкций и выполнял. Снаружи казалось, что всё работает как обычно, но фактически модель выполняла скрытые команды, что может привести к утечке данных.

 

На практике исследователи показали, что с помощью такого подхода удалось через Gemini CLI вытянуть данные из Google Calendar и переслать их на произвольный адрес — при этом инструмент Zapier MCP автоматически подтвердил операцию из-за настроек «trust=True».

Атака, по словам авторов, универсальна и требует лишь подстройки под конкретный алгоритм уменьшения изображения. Trail of Bits протестировала её на ряде систем:

  • Google Gemini CLI,
  • Vertex AI Studio,
  • веб-интерфейс Gemini,
  • Gemini API через llm CLI,
  • Google Assistant на Android,
  • Genspark.

Чтобы доказать работоспособность метода, исследователи даже выложили в открытый доступ свой инструмент Anamorpher (пока в бета-версии), который генерирует такие «аноморфные» изображения.

Что советуют в качестве защиты? Во-первых, ограничивать размеры картинок при загрузке. Во-вторых, если ресемплинг всё же нужен — показывать пользователю, какой именно вариант изображения попадёт в LLM. И, конечно, запрашивать подтверждение для любых чувствительных действий, если в картинке вдруг обнаружен текст. Но главное, подчеркивают в Trail of Bits, — это внедрение более надёжных архитектурных подходов, которые смогут противостоять не только мультимодальным, но и любым другим атакам через инъекции промптов.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

Среднестатистический хакер — не юнец, а его дядюшка

В Orange Cyberdefense обработали данные о 418 инцидентах, попавших в поле зрения правоохранительных органов в период с 2021 года по середину 2025-го, и обнаружили, что 37% идентифицированных авторов атак — мужчины 35-44 лет.

Еще 30% выявленных преступников — представители возрастной группы от 25 до 34 лет. Доля тинейджеров и 45+ в этой выборке оказалась одинаковой — по 5%.

Первая в своем роде статистика приведена в особом разделе отчета о киберугрозах Security Navigator 2026 французской ИБ-компании. Полученные результаты опровергают бытующее представление о том, что хакерство в основном прерогатива юнцов вроде Scattered Lapsus$ Hunters, часто попадающих в заголовки профильных СМИ.

Поведение возрастных групп киберкриминала тоже разнится. Молодежь (от 18 до 24 лет), движимая любопытством и жаждой славы, действует импульсивно и по ситуации, стремясь заявить о себе громкими взломами, DDoS-атаками и мелкими кражами. Осознание, что из таких «подвигов» можно извлечь материальную выгоду, приходит к ним позднее.

Гораздо больший урон обитателям всемирной паутины наносят преступники, достигшие зрелого возраста (35-44). Они действуют прицельно, обстоятельно и воспринимают свою противозаконную деятельность как способ заработка, занимаясь в основном вымогательством, разработкой зловредов, кибершпионажем и отмыванием денег.

Примечательно, что 90% выявленных авторов атак — мужчины. Национальный состав киберпреступников по выборке оказался следующим:

  • россияне — 23%;
  • американцы — 11%;
  • китайцы — 11%;
  • украинцы — 9%;
  • граждане КНДР — 5%.

Стоит отметить, что почти половина набора данных, по которому работали эксперты, — это публикации о разгромных акциях с участием США. Имя американского Минюста было упомянуто в 16% обнародованных инцидентов, ФБР — в 12%.

Правоохрана Германии засветилась в 7% зафиксированных кейсов, Европол — в 5%, британские спецслужбы — в 3%.

Новый отчет французских экспертов о ландшафте киберугроз составлен (PDF) по результатам анализа 139 тыс. ИБ-инцидентов, внесенных в банк данных Orange Threat Intelligence и базы сторонних OSINT в период с октября 2024 года по сентябрь 2025-го.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru