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

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru