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.

Google научила смартфоны измерять пульс без часов и фитнес-браслетов

Google, видимо, решила, что фитнес-браслетам и умные часам пора на пенсию. Компания представила технологию, которая позволяет измерять пульс и частоту сердечных сокращений в состоянии покоя с помощью обычной фронтальной камеры смартфона.

Никаких датчиков на запястье, никаких ремешков и дополнительных устройств. Всё, что нужно, — собственное лицо.

Система получила название Passive Heart Rate Monitoring (PHRM). Работает она  любопытно: после разблокировки смартфона по лицу фронтальная камера записывает короткое восьмисекундное видео, а встроенная ИИ-модель анализирует едва заметные изменения цвета кожи, возникающие из-за кровотока.

Человеческий глаз таких изменений не видит, а вот алгоритмы машинного обучения — вполне.

 

По данным Google, точность системы оказалась неожиданно высокой. При оценке пульса в состоянии покоя результаты отличались от показателей фитнес-браслета Fitbit Charge 6 менее чем на пять ударов в минуту.

Для обучения и тестирования модели компания использовала более 350 тысяч видеозаписей почти 700 участников с разными оттенками кожи. Более того, исследователи проверяли технологию не только в лаборатории, но и в реальной жизни. Добровольцы больше недели ходили со своими смартфонами, одновременно используя Fitbit и медицинское оборудование для контроля сердечного ритма.

Результаты оказались убедительными, чтобы Google всерьёз заговорила о будущем такого подхода. Впрочем, до идеала ещё далеко. Исследователи признают, что системе пока сложнее стабильно получать данные у людей с тёмными оттенками кожи. Также на точность могут влиять разговоры, движения головы и другие обычные действия.

Есть и вопрос приватности. Всё-таки технология предполагает регулярный анализ изображения лица пользователя. В Google уверяют, что обработка может выполняться непосредственно на устройстве без передачи данных в облако.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru