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.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Банк России создаст платформу для выявления дропов

Банк России совместно с другими банками и Росфинмониторингом создаст платформу для отслеживания подозрительных операций физических лиц. Прежде всего тех, кто предоставляет свои счета и платежные карты для обналичивания денег, совершения переводов в пользу теневого бизнеса или других незаконных операций.

О планах регулятора РБК рассказал глава Службы финансового мониторинга и валютного контроля ЦБ Богдан Шабля.

Функции онлайн-контроля Банк России уже разработал и отладил, но пока речь идет о взаимодействии лишь с отдельными кредитными организациями. Новая система охватит все финансовые учреждения.

«Один дроп открывает счета сразу во многих банках, и поэтому возникает потребность как в централизации наших данных, так и в централизованном доведении информации до всех кредитных организаций. Как это сделать? Пока вопрос находится в проработке, — отметил Богдан Шабля. — Такая система позволит кредитным организациям пользоваться информацией и принимать превентивные меры по недопуску физлиц-дропов к открытию карт или ограничению некоторых банковских продуктов. Мы рассчитываем, что в итоге возможности для дропперов и дроповодов снизятся в разы».

При этом новая система не будет повторять уже действующую «Знай своего клиента» (ЗКС), которая работает с 2022 года. Она отслеживает сомнительные операции бизнес-субъектов.

В итоге весь сегмент теневых платежей мигрировал в сектор платежей между физлицами. Основными его клиентами, как отметил Богдан Шабля, являются нелегальные онлайн-казино, криптообменники, наркобизнес.

Всего в этот бизнес, по его оценкам, вовлечено около 700 тыс. человек. Новая система позволит быстрее выявлять таких людей и отключать их от банковской системы, однако последнее слово останется за банком.

Вместе с тем, по данным проекта «Мошеловка», мошенники активно используют счета случайных людей. И уже были прецеденты, когда их включали в «черные списки» регулятора.

«Если деятельность лиц, сведения о которых есть в базе, будет подпадать под нормы Уголовного кодекса, мы об этом будем сообщать в правоохранительные органы. Мы и сейчас это делаем, когда выявляем какую-то незаконную активность», — подчеркнул Богдан Шабля.

Конкретных сроков запуска данной платформы он не назвал.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru