Вредонос PROMPTFLUX обращается к ИИ Gemini, чтобы менять свой код

Вредонос PROMPTFLUX обращается к ИИ Gemini, чтобы менять свой код

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.

Бигтех в России просит открыть обезличенные данные граждан для обучения ИИ

Российскому ИИ не хватает данных, а закон, по мнению бигтеха, держит их под замком. Ассоциация больших данных, в которую входят «Авито», «Сбер», «Ростелеком», «Яндекс», HH и VK, попросила Минцифры упростить использование обезличенной персональной информации для разработки и обучения нейросетей.

Сейчас любое алгоритмическое преобразование персональных данных считается обезличиванием.

Даже если технология практически исключает возможность установить личность человека, полученный массив всё равно остаётся персональными данными со всеми сопутствующими ограничениями. Защита вроде бы сработала, а юридический хвост никуда не делся.

АБД, по данным КоммерсантЪ, предлагает выделить технологии повышения приватности — Privacy Enhancing Technologies, или PETs — в отдельную категорию. Они позволяют обрабатывать, передавать и хранить информацию без раскрытия личности. Если риск идентификации равен нулю или составляет малые доли процента, такие данные предлагается использовать для ИИ без согласия граждан.

Обработка при этом должна проходить в России, российскими компаниями и только для разработки, обучения и применения ИИ. Кроме того, ассоциация предлагает ввести доверенных посредников — аккредитованные организации, которые будут хранить обезличенные массивы и предоставлять к ним доступ. Данные также хотят разделить на бесплатные, необходимые для исполнения закона, и платные — для коммерческих задач.

Участники рынка объясняют инициативу просто: российских датасетов мало, а большая их часть заперта внутри крупных экосистем. Собственные и партнёрские массивы уже не закрывают аппетиты современных моделей, особенно специализированных корпоративных решений.

Альтернативой остаются синтетические данные — искусственно созданные наборы без сведений о реальных людях. Но полностью заменить ими отраслевую статистику, поведенческие закономерности и другие ценные выборки получится не всегда.

Теперь мяч у Минцифры, которое на обращение пока не ответило. Бигтех тем временем даёт понять: без свежих данных российский ИИ далеко не уедет, сколько вычислительных мощностей ему ни подбрасывай.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru