Опрос
|
реклама
Быстрый переход
ИИ научили генерировать тысячи модификаций вирусов, которые легко обходят антивирусы
25.12.2024 [20:13],
Геннадий Детинич
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 «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. Хакеры нашли способ отключать антивирус Avast с помощью его же драйвера
25.11.2024 [17:06],
Анжелла Марина
Специалисты по кибербезопасности из компании Trellix обнаружили, что хакеры нашли новый способ отключения антивирусных программ в целевых системах через использование легитимного, но старого драйвера Avast. Злоумышленники эксплуатируют уязвимость, позволяющую драйверу завершать процессы на уровне ядра. 
Источник изображения: Ed Hardie / Unsplash Согласно информации, атака, использует метод «принеси свой уязвимый драйвер» (BYOVD). Атакующие применяют старую версию драйвера антируткита Avast для остановки работы различных продуктов безопасности. Вредоносное ПО, известное как AV Killer, устанавливает драйвер под именем ntfs.bin в стандартную папку пользователя Windows. 
Цепочка атак. Источник изображения: Trellix После установки драйвера вредоносная программа создаёт сервис aswArPot.sys, используя утилиту Service Control (sc.exe). После этого, сверяются активные процессы системы с заранее заготовленным списком из 142 процессов, связанных с антивирусными приложениями. «Когда вирус находит совпадение, он самостоятельно создаёт идентификатор для взаимодействия с установленным драйвером Avast», — поясняет исследователь Тришан Калра (Trishaan Kalra) из компании Trellix. 
Список процессов. Источник изображения: Trellix Далее с помощью программного интерфейса API DeviceIoControl, вредоносное ПО отправляет команды IOCTL, необходимые для завершения работы целевых процессов. Среди целей атаки называются антивирусы от таких ведущих компаний, как McAfee, Symantec, Sophos и других. При этом способ отключения позволяет хакерам проводить вредоносные действия без оповещения пользователя или блокировки со стороны систем безопасности. 
Список процессов. Источник изображения: Trellix Стоит отметить, что сам по себе метод относительно архаичен. Аналогичные случаи были зафиксированы в начале 2022 года при анализе атак с использованием вымогателя AvosLocker. В ответ на обнаруженные уязвимости Avast выпустила обновления безопасности своего драйвера, а Microsoft для защиты от подобных атак предлагает использовать политику блокировки уязвимых драйверов, активно обновляемую с каждым крупным релизом Windows. ИИ помог Google выявить 26 уязвимостей в открытом ПО, включая двадцатилетнюю
21.11.2024 [08:54],
Анжелла Марина
Google с помощью искусственного интеллекта выявила 26 новых уязвимостей в проектах с открытым исходным кодом (Open Source), включая баг в OpenSSL, который оставался незамеченным в течение двух десятилетий. Этот баг, получивший название CVE-2024-9143, связан с «выходом за границы памяти», вызывал сбои программы, а в редких случаях запускал вредоносный код. 
Источник изображения: AI-генерация Для поиска уязвимостей и автоматизации процесса разработчики Google применили метод «фаззинг-тестирование» (fuzz testing), при котором в код загружаются случайные данные для выявления возможных сбоев. В блоге компании отмечается, что подход заключался в использовании возможностей больших языковых моделей (LLM) для генерации большего количества целей фаззинга. Как выяснилось, LLM оказались «высокоэффективными в эмуляции всего рабочего процесса типичного разработчика по написанию, тестированию и сортировке обнаруженных сбоев». В результате искусственный интеллект был применён для тестирования 272 программных проектов, где и были обнаружены 26 уязвимостей, включая «древний» баг в OpenSSL. По словам исследователей, причина, по которой баг оставался незамеченным 20 лет, заключается в сложности тестирования отдельных сценариев кода, а также из-за того, что данный код считался уже тщательно протестированным и, соответственно не привлекал к себе большого внимания. «Тесты не способны измерять все возможные пути выполнения программы. Разные настройки, флаги и конфигурации могут активировать и разное поведение, которое выявляют новые уязвимости», — пояснили специалисты. К счастью, ошибка имеет низкий уровень опасности из-за минимального риска эксплуатации процесса. Ранее разработчики вручную писали код для фаззинг-тестов, но теперь Google планирует научить ИИ не только находить уязвимости, но и автоматически предлагать исправления, минимизируя участие человека. «Наша цель — достичь уровня, при котором мы будем уверены в возможности обходиться без ручной проверки», — заявили в компании. Инструмент GrayKey научился «частично» взламывать iPhone 16 — но не справляется с бета-версиями iOS 18
20.11.2024 [19:37],
Анжелла Марина
В Сеть утекли документы, раскрывающие возможности хакерского инструмента GrayKey, используемого правоохранительными органами США, способного получить доступ к iPhone вплоть до iPhone 16. Однако доступ к устройствам возможен только в том случае, если на них не установлена какая-либо из бета-версий iOS 18. 
Источник изображения: Nicolas Thomas/Unsplash Инструмент GrayKey, созданный компанией Magnet Forensics (ранее известной как Grayshift), является конкурентом Cellebrite на рынке инструментов для правоохранительных органов. Обе компании разрабатывают оборудование и программное обеспечение для доступа к заблокированным iPhone, используя уязвимости нулевого дня и различные эксплойты. Согласно информации, GrayKey может получить полный доступ к iPhone 11 и частичный доступ к моделям от iPhone 12 до 16 включительно, что явно указывает на значительный аппаратный барьер безопасности начиная с iPhone 12. При этом точное понимание, что подпадает под «частичный» доступ, остаётся неизвестным, так как документы не содержат подробностей. Возможно, речь идёт лишь о доступе к незашифрованным файлам и метаданным для зашифрованных файлов. Также стоит отметить, что недавнее обновление Apple автоматически переводит iPhone в режим Before First Unlock (BFU) после трёх дней бездействия, что значительно усложняет несанкционированный доступ к данным. Инструменты Cellebrite и GrayKey требуют физического доступа к устройству и, по заявлениям обеих компаний, продаются исключительно правоохранительным органам, что минимизирует риски для обычных пользователей. Тем не менее, по мнению специалистов, лучший способ защиты от любых эксплойтов заключается в своевременном обновлении устройств до последней версии iOS, будь то релизная или бета-версия. Однако известно, что в некоторых случаях новые обновления могут содержать уязвимости, как это произошло с iPad mini 5, в котором версия операционной системы iPadOS 18.0.1 неожиданно позволила получить полный доступ к устройству, в то время как предыдущая версия обеспечивала надёжную защиту. |
© 1997—2026 3DNews
При цитировании документа ссылка на сайт с указанием автора обязательна. Полное заимствование документа является
нарушением
российского и международного законодательства и возможно только с согласия редакции 3DNews.
MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
