Сегодня 02 апреля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

ИИ научили генерировать тысячи модификаций вирусов, которые легко обходят антивирусы

Специалисты по безопасности из Palo Alto Networks Unit 42 обнаружили, что большие языковые модели (LLM) успешно генерируют модификации вредоносного кода JavaScript практически в неограниченном объёме, при этом делая код менее распознаваемым антивирусными программами. В качестве примера ИИ создал более 10 тыс. копий кода, уклонявшегося от обнаружения в 88 % случаев. Однако у этой медали есть и обратная сторона.

 Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.1/3DNews

Источник изображения: ИИ-генерация Кандинский 3.1/3DNews

«Хотя LLM с трудом создают вредоносное ПО с нуля, преступники могут легко использовать их для перезаписи или маскировки существующего вредоносного ПО, что затрудняет его обнаружение, — сообщили исследователи из Palo Alto Networks Unit 42 в новом докладе. — Преступники могут побудить LLM выполнить преобразования, которые выглядят гораздо более естественно, что усложняет обнаружение такого ПО».

Нельзя сказать, что ситуация оставлена без внимания. Разработчики LLM вводят меры безопасности, чтобы предотвратить использование моделей в деструктивных целях. Однако злоумышленники уже представили инструменты, такие как WormGPT, для автоматизации создания убедительных фишинговых писем и разработки новых вредоносных программ.

Исследователи из подразделения Unit 42 компании Palo Alto Networks, название которого, кстати, взято из произведения Дугласа Адамса «Автостопом по галактике», где число 42 — это ответ на «главный вопрос жизни, Вселенной и всего такого», протестировали работу LLM как модификатора вредоносного кода. Они обнаружили, что ИИ создал 10 000 разновидностей кода, который не смогли обнаружить такие средства, как Innocent Until Proven Guilty (IUPG) и PhishingJS. Более того, вредоносный код оказался более естественным и на вид безобидным, чем тот, что модифицировался с помощью стандартного механизма obfuscator.io. При этом способность кода наносить вред после обфускации с помощью ИИ не уменьшилась.

ИИ не оригинален в своих методах запутывания следов. Он использует множество стандартных приёмов: переименование переменных, разделение строк, вставку лишнего кода, удаление ненужных пробелов и даже полное переопределение кода. И так 10 000 раз подряд, что заставляет антивирусное ПО считать новые версии безвредными. Это действительно вызывает тревогу, отмечают исследователи. Однако такой механизм может быть полезен для обучения алгоритмов, способных находить неизвестные ранее модификации вредоносного кода. Усиление атак стимулирует развитие защиты. Один ИИ создаёт вирусы, другой их ловит. Человеку в этой схеме, похоже, остаётся лишь «подносить снаряды» то одной стороне, то другой.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Новая космическая обсерватория SPHEREx прислала первые снимки — их качество удовлетворило NASA 2 ч.
Samsung представила планшеты Galaxy Tab S10 FE и Galaxy Tab S10 FE+ со стилусом и ИИ-функциями — от €580 2 ч.
Доля процессоров и видеокарт AMD резко подскочила в статистике Steam, а Windows 11 снова стала самой популярной ОС 2 ч.
NASA испытало силовые щиты для спасения людей и техники от вездесущей пыли на Луне 3 ч.
9000 домов в Великобритании подключат к отоплению от ЦОД 3 ч.
Представлен колёсный робот FlashBot Arm с руками для офисов, больниц, магазинов и отелей 4 ч.
Сверхтонкий смартфон Samsung Galaxy S25 Edge выйдет позже, чем ожидалось 4 ч.
TSMC начала оснащать свою крупнейшую фабрику по упаковке чипов — это снизит дефицит ИИ-чипов Nvidia 4 ч.
Asus выпустила геймерский QD-OLED-монитор XG27UCDMG, который «видит» пользователя — это помогает бороться с выгоранием 4 ч.
Китай продвинулся к промышленной добыче урана из морской воды 4 ч.