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.

Нейросети и ДНК: ИИ-лидеры просят закрыть лазейку для биооружия

В ИИ-индустрии произошло почти невероятное событие. Главы OpenAI, Anthropic, Google DeepMind и Microsoft AI выступили единым фронтом и попросили Конгресс США срочно ужесточить правила продажи синтетической ДНК и РНК.

3 июня Сэм Альтман, Дарио Амодеи, Демис Хассабис и Мустафа Сулейман подписали открытое письмо, в котором призвали обязать компании, занимающиеся синтезом генетического материала, проверять не только сами заказы, но и их заказчиков.

Причина проста: ИИ становится слишком хорошим помощником. Авторы письма опасаются, что современные языковые модели постепенно снижают порог входа в область биотехнологий.

Если раньше потенциальному злоумышленнику требовались серьёзные знания в биологии, то теперь часть информации может подсказать нейросеть: где искать нужные гены, как формулировать запросы и каким образом обходить существующие механизмы проверки.

Впрочем, паники в письме нет. Подписанты отдельно подчёркивают, что современные ИИ-модели пока не способны самостоятельно разработать полноценный патоген с нуля. Для этого всё ещё нужны профессиональные знания и практические навыки.

Но проблема, по их мнению, в другом: защитные барьеры постепенно размываются, а значит, лучше закрывать уязвимости заранее, чем ждать первого громкого инцидента.

Особенно тревожит экспертов рынок синтетической ДНК. Сегодня заказать нужную генетическую последовательность можно сравнительно быстро и недорого. А если ИИ поможет подобрать или замаскировать опасный заказ, существующие системы контроля могут не справиться.

В качестве примера авторы приводят исследование Microsoft, опубликованное в прошлом году. Тогда ИИ-системы для проектирования белков смогли сгенерировать потенциально опасные последовательности, которые прошли мимо фильтров поставщиков. Формально это были новые белки, но по структуре они напоминали уже известные опасные образцы.

Из этого подписанты делают вывод: проверять нужно не только клиентов биотехнологических компаний, но и сами ИИ-системы. Иными словами, фильтры безопасности придётся строить сразу на нескольких уровнях.

Любопытно, что главным событием здесь многие считают даже не содержание письма, а список подписантов. Когда Альтман и Амодеи оказываются под одним документом, значит, вопрос действительно считают серьёзным.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru