Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

Исследователи спрятали зловреда в модели нейросети, и это сработало

В Университете Китайской академии наук убедились, что использование технологии нейронных сетей для доставки вредоносного кода способно надежно скрыть его от антивирусов. Исследование показало, что в модели можно безбоязненно подменить до половины искусственных нейронов — потеря производительности составит менее 7%, и защитные сканеры вряд ли заметят присутствие зловреда.

Для экспериментов была выбрана (PDF) сверточная нейросеть AlexNet — классическая модель, зачастую используемая для проверки эффективности алгоритмов машинного зрения. Вооружившись несколькими образцами реальных вредоносов, исследователи по-разному прятали их в скрытых слоях сети, фиксируя процент замен и точность предсказаний при прогоне контрольных изображений.

В итоге оказалось, что в 178М-байтовую модель AlexNet можно внедрить до 36,9МБ стороннего кода с потерей производительности менее 1%. Проверка результатов с помощью 58 антивирусов из коллекции VirusTotal не дала ни одного положительного срабатывания.

Для проведения атаки злоумышленнику, со слов исследователей, нужно вначале построить нейросеть и потренировать ее на заранее подготовленном наборе данных. Можно также приобрести уже обученный образец, внедрить вредоносный код и убедиться, что его присутствие не влечет неприемлемую потерю производительности. Подготовленная модель публикуется в общедоступном хранилище и начинает раздаваться, например, как апдейт в рамках атаки на цепочку поставок.

Предложенный подход предполагает дизассемблирование вредоносного кода перед встраиванием в искусственные нейроны. Обратную сборку выполняет программа-загрузчик, запущенная на целевом устройстве. Исполнение зловреда при этом можно предотвратить, если настройки атакуемой системы предусматривают верификацию загружаемого ИИ-контента. Выявить непрошеного гостя сможет также статический или динамический анализ кода.

«Обнаружить такого зловреда с помощью антивирусов в настоящее время затруднительно, — комментирует известный ИБ-специалист Лукаш Олейник (Lukasz Olejnik). — Но причина лишь в том, что никому в голову не приходит искать его в подобном месте».

Эксперты предупреждают, что рост популярности технологии нейросетей открывает новые возможности для злоупотреблений. Ее можно использовать, например, для взлома CAPTCHA, троллинга, шантажа и мошенничества, а также засева бэкдоров (PDF). Исследование возможных сценариев абьюза ИИ — залог успешной борьбы с этой ИБ-угрозой.

В Telegram появился ИИ-помощник Mira, интегрированный с Cocoon

Компания The Open Platform, разработчик продуктов для экосистемы Telegram, объявила о запуске ИИ-ассистента Mira. Он работает полностью внутри мессенджера и обрабатывает запросы непосредственно в чате.

С помощью Mira можно проводить поиск информации, отвечать на вопросы собеседников, создавать картинки и видео. Текстовый доступ к ИИ-помощнику бесплатен, а для промптов на основе фото и видео нужны токены, которые можно купить за «звезды» (внутренняя валюта Telegram).

Новинка работает в двух режимах. В приватном все запросы проходят через децентрализованную сеть Cocoon и обрабатываются с упором на конфиденциальность — с применением шифрования и без сохранения данных.

В стандартном режиме Mira запоминает промпты и предпочтения пользователя, учитывает контекст диалогов и подстраивается под стиль общения. При выполнении задач используются несколько моделей: для текстовых запросов — ChatGPT, для создания изображений — Nano Banana, для генерации видео — WAN 2.2 от Alibaba Cloud.

В дальнейшем планируется распространить доступ к ИИ на закрытые чаты, каналы и группы, а также расширить функциональность умного помощника: научить его делать саммари чатов, создавать уникальные ИИ-персонажи. Появится Pro-версия с расширенным списком генераторов текстов, фото, видео, будет реализована интеграция Mira с криптокошельком Telegram.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru