Компания Vigilant применила теорию информации для борьбы с угрозами

Компания Vigilant применила теорию информации для борьбы с угрозами

Специалисты фирмы намерены применять для противодействия вредоносному программному обеспечению математические методы измерения энтропии. Вычисляя степень неопределенности фрагментов в потоке данных, можно обнаруживать аномалии, которые, в свою очередь, способны указать на присутствие опасных приложений или активности злоумышленников.

Так, если последующий фрагмент полностью предсказуем на основании сведений о предыдущих, то можно говорить, что энтропия в рассматриваемом случае имеет нулевое значение. При равновесном выборе из двух вариантов (как в общеизвестном примере с подбрасыванием монеты) степень случайности соответствует одному биту энтропии, и так далее. В защите информации энтропию можно привлекать, скажем, для оценки надежности паролей: если абсолютно случайное кодовое слово, состоящее из восьми произвольных и ни разу не повторяющихся символов, может характеризоваться 52 битами энтропии, то при использовании определенных слов степень неопределенности пароля снижается в среднем до 18 битов - а, следовательно, взломщик может испробовать не все 252 комбинаций, а лишь наиболее вероятные 218 (существенно снизив тем самым время подбора).

Vigilant, однако, использует энтропию для других целей, а именно - для выявления атипичных образцов данных, которые могут быть соотнесены с вредоносным кодом. Похожая тактика успешно применяется в службах защиты от спама: если одна учетная запись отправляет письма на тысячи адресов, не имеющих никакой явной связи ни с ней, ни друг с другом, то можно с высокой степенью уверенности заключить, что рассылка является нежелательной. Эксперты компании уверены, что расчет показателя энтропии может быть столь же эффективно использован для отсеивания вредоносных объектов (поскольку многие инфекции генерируют случайные имена файлов), а также доменов. В частности, по данным Vigilant, степень неопределенности обычного доменного имени изменяется в пределах от 2,5 до 3,9 битов; следовательно, если энтропия превышает уровень в 4 бита, то перед нами, скорее всего, продукт работы вредоносного генератора случайных имен.

Еще один вариант применения соответствующих расчетов - борьба с программными шпионами, которые используются в долговременных атаках повышенной сложности (APT). Чтобы скрыть факт утечки сведений, шпионы часто шифруют информацию перед ее отправкой хозяину, но при передаче используют стандартный протокол HTTP, а не защищенное соединение. Обычный текст на естественном языке имеет невысокие показатели энтропии (например, для английского языка - от 0,6 до 1,5 бит); напротив, шифртекст по самой своей сущности должен характеризоваться как можно более высокой степенью непредсказуемости. Соответственно, если по обычному исходящему соединению вдруг начинают идти потоки данных с высоким показателем энтропии, то это явственно сигнализирует о попытке передать криптованные сведения - что, в свою очередь, вызывает обоснованные подозрения.

PC World

Письмо автору

Пользователи Windows нашли способ отключить автозагрузку ИИ в Chrome

Пользователи Windows 11 могут отключить автоматическую загрузку локальных ИИ-моделей в Google Chrome и Microsoft Edge через настройку реестра. Новый метод стал актуален после сообщений о том, что Chrome автоматически скачивает ИИ-модели объёмом до 4 ГБ без явного согласия пользователя.

У Edge, который тоже основан на Chromium, есть похожий механизм. Для управления им Microsoft добавила политику GenAILocalFoundationalModelSettings. Она предназначена в первую очередь для организаций, но может пригодиться и обычным пользователям Windows 11 Pro.

Если политика включена в режиме Allowed (0), браузер может автоматически загружать и использовать локальную ИИ-модель для обработки запросов на устройстве. Если установить значение Disallowed (1), загрузка будет запрещена, а уже скачанная модель должна быть удалена с устройства.

Для Edge параметр можно прописать в ветке реестра:

HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Edge

Для Chrome:

HKLM\SOFTWARE\Policies\Google\Chrome

В обоих случаях нужно создать или изменить параметр GenAILocalFoundationalModelSettings и установить значение 1.

Через командную строку это выглядит так:

reg add "HKLM\SOFTWARE\Policies\Microsoft\Edge" /v "GenAILocalFoundationalModelSettings" /t REG_DWORD /d 1 /f

Для Chrome:

reg add "HKLM\SOFTWARE\Policies\Google\Chrome" /v "GenAILocalFoundationalModelSettings" /t REG_DWORD /d 1 /f

Интересный момент: политика поддерживает динамическое обновление, то есть администраторам не обязательно перезапускать браузер после изменения настройки.

Если параметр не задан, Chrome версии 147 и новее должен по умолчанию автоматически скачивать и использовать модель. В Edge поведение пока отличается. Поддержка политики заявлена для Windows 11 и macOS начиная с Edge 132, а для Android — с версии 147. iOS пока не поддерживается.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru