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

В каждой седьмой студенческой работе обнаружены следы использования ИИ

В 2025 году следы использования генеративного искусственного интеллекта были обнаружены примерно в каждой седьмой студенческой работе, проверенной системой «Антиплагиат». Всего за год через сервис прошло около 8 млн учебных текстов.

Такую статистику привёл РИА Новости генеральный директор компании «Антиплагиат» Евгений Лукьянчиков. По его словам, признаки применения ИИ выявлены в 15,3% работ, при этом средний уровень заимствований из открытых источников составил около 20%.

Наиболее активно генеративные модели используют студенты гуманитарных и социально-экономических направлений: в этих дисциплинах доля ИИ-сгенерированных фрагментов примерно вдвое выше, чем в работах по техническим и естественнонаучным специальностям. В целом, отмечают в «Антиплагиате», интерес студентов к ИИ-инструментам продолжает расти.

Евгений Лукьянчиков также сообщил, что сейчас ведётся разработка новой версии системы «Антиплагиат». Она сможет одновременно выявлять как заимствования, так и тексты, созданные с помощью ИИ, отслеживать процесс написания работы в реальном времени и передавать соответствующие данные преподавателю. Запуск обновлённой версии запланирован на февраль.

«Сегодня уже недостаточно просто искать совпадения в тексте — важно уметь отличать самостоятельную работу от механического копирования или бездумного использования генеративных ИИ-моделей», — подчеркнул Евгений Лукьянчиков. По его мнению, искусственный интеллект должен помогать развитию критического мышления, а не подменять его.

При этом ИИ используют не только студенты. Ранее широкий резонанс вызвало обнаружение следов применения зарубежного ИИ-чат-бота при подготовке пояснительной записки к одному из законопроектов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru