Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

Фальшивая заправка Топливо24 продала россиянам бензин на 3,7 млн рублей

Мошенники запустили поддельный топливный сервис «Топливо24» и за пять дней похитили у автомобилистов более 3,7 млн рублей. Жертв заманивали бензином, газом и соляркой на 20–30% дешевле обычного, обещали доставку или возможность заправиться на любой сетевой АЗС.

Новый сценарий схемы «Мамонт» обнаружили специалисты «Эфшесть/F6». С 15 по 20 августа средняя сумма списания составила 9847 рублей.

На фальшивых страницах АИ-92 продавали по 52,5 рубля за литр, АИ-95 — по 55,9 рубля, АИ-98 — по 59 рублей, а дизель — по 58,5 рубля.

Злоумышленники распространяют ссылки в автомобильных и топливных чатах, комментариях новостных каналов, социальных сетях и рекламе. Иногда потенциальной жертве сразу выставляют счёт за талон на АЗС или доставку топлива.

 

После перехода пользователь попадает на фишинговую страницу и вводит данные банковской карты для оплаты несуществующего заказа. Дальше «Топливо24» работает как очень эффективная заправка наоборот: деньги со счёта уходят, а топливо не приезжает.

Один из обнаруженных доменов в зоне .shop зарегистрировали 19 августа. Шаблон сайта позволяет мошенникам самостоятельно менять цены и маскировать страницы под девять федеральных сетей АЗС.

 

Это уже не первая атака на автомобилистов на фоне дефицита топлива и очередей. Ранее в августе F6 обнаружила десять сайтов с фальшивыми банковскими программами лояльности и бесплатными ваучерами. В июле специалисты раскрыли сеть из более чем 60 поддельных топливных ресурсов, использовавшихся для угона телеграм-аккаунтов.

Главный  маркер обмана — цена заметно ниже рынка вместе с требованием срочно оплатить заказ по присланной ссылке.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru