Заметка Когда ИИ атакует: адаптивные малвари-2025

[0x42]

TL;DR​

ИИ уже не просто генерирует фишинговые письма — он управляет жизненным циклом атаки: пишет код, меняет поведение по ходу кампании и даже ведёт переговоры о выкупе.

---

1. Архитектура AI-малвари: как она работает под капотом​

Малварь нового поколения опирается не только на скомпилированные бинарники и обфускацию, но и на машинное обучение (обычно LLM или специализированные ML-модели) для адаптации своей стратегии в реальном времени. Ниже разберём ключевые стадии жизненного цикла такой атаки.

Разведка (OSINT)

ИИ используется для активного сбора информации о цели:

• Парсинг LinkedIn — сбор должностей, технологического стека, имён админов.
• GitHub Intelligence — ищется внутренняя документация, API-ключи, коммиты DevOps'ов.
• Сбор утечек — парсятся Pastebin, BreachForums, Telegram-чаты на наличие паролей.
• Подстройка под стиль общения — GPT-агенты могут натренироваться на текстах конкретной компании для генерации фишинга.

Build (Сборка полезной нагрузки)

На основе полученной информации малварь динамически формирует payload под конкретную цель:

• Генерация фишинговых писем с персонализированными вложениями.
• Создание dropper'ов под архитектуру и ОС жертвы.
• Встраивание zero-click эксплойтов (в случае наличия CVE или уязвимого софта).
• Использование обратных прокси, антиэмуляторов, AI-решений по обходу EDR.

Типовая архитектура:
LLM → Prompt: создай Powershell-скрипт, качающий EXE и маскирующий PID → обфускация → упаковка → delivery.

В этой стадии малварь:

• Использует многовариантную доставку: фишинг, взлом VPN, supply-chain, social engineering.
• ИИ-агент выбирает вектор атаки, опираясь на OSINT-данные (например, предпочитаемые каналы связи).
• Механизм доставки может быть самонастраивающимся — повторять попытки до успеха с разными параметрами.

Пример: в случае обнаружения MFA в компании — ИИ генерирует deepfake-голос руководителя и звонит сотруднику.

Learn (Обратная связь и обучение)

После развёртывания:

• Телеметрия отправляет на LLM-агент данные: был ли payload исполнен, какие защитные меры сработали (например, блокировка AV).
• LLM анализирует и классифицирует реакцию обороны.
• По результатам происходит динамическое обучение и адаптация следующих payload’ов.

Артефакты в сети: нестандартные HTTP POST с параметрами response_code=403, trigger=EDR_detected, config_variant=2.

🛠 Последняя фаза замыкает цикл:​

• ИИ собирает статистику, переобучается и выпускает обновлённый имплант (например, с новой обфускацией или другим вектором атак).
• Возможно создание нескольких версий, которые тестируются A/B методом на разных жертвах.
• Такой подход позволяет быстро масштабироваться и оставаться незамеченным.

Период обновления: от 30 минут до 12 часов (в зависимости от уровня автономии атакующей инфраструктуры).

Общая схема:

OSINT / Recon (GitHub, LinkedIn, утечки)
↓
Prompt → AI Build System (LLM)
↓
Payload (EXE, JS, DLL, phishing) ← Obfuscation
↓
Delivery System (Phishing, RDP, USB)
↓
Execution → Telemetry → LLM Feedback
↓
Model Update & Auto-Recompile (v2)
↓
Next Wave of Attack

2. Bootkitty, Moonstone Sleet, FunkSec: реальные кейсы​

Спойлер: Bootkitty: первый UEFI-боткит под Linux

• Где всплыло: В ноябре 2024 года ESET

Чтобы увидеть нужно авторизоваться или зарегистрироваться.

о Bootkitty — редком UEFI-импланте под Linux.
• Как работает: Заменяет GRUB-загрузчик, подменяет ядро Ubuntu в памяти. Secure Boot остаётся включён, но не работает.
• Что делает: Загружает вредоносный payload на раннем этапе, до инициализации антивируса или EDR.
• ИИ-признак: Кастомизация скриптов конфигурации grub и EFI-модулей с автогенерацией уникальных образцов.

Спойлер: Moonstone Sleet: троян в виде игры от КНДР

• Кто стоит: Новый северокорейский актор (связан с Lazarus), впервые упомянут Microsoft в

Чтобы увидеть нужно авторизоваться или зарегистрироваться.

• Механизм: Жертвам (в основном разработчикам) предлагается попробовать игру DeTankWar.
• Сценарий: Жертва загружает EXE, маскирующийся под игру. Установка — через "HR-приглашение" или fake GitHub.
• Что внутри: FakePenny ransomware, кастомный dropper, supply-chain атаки через npm.
• ИИ-признак: Сгенерированные шаблоны вакансий, ответы на письма, код-символы без репитиций (признак автогенерации).

Спойлер: FunkSec: рансомварь с LLM внутри

• Тип атаки: Ransomware-as-a-Service, активен с начала 2025 года.
• Главная фишка: Внутренний AI-модуль на базе LLaMA или аналогов, обёрнутый в ONNX.
• Что делает:
выбирает способ шифрования по результатам диагностики CPU/AV,
генерирует фишинговые шаблоны с референсом к профилям жертвы,
пересобирает конфигурацию при каждой новой установке.
• Монетизация: Через дашборд-оператор, на выходе: криптокошельки и динамика выкупа.
• Источник:

Чтобы увидеть нужно авторизоваться или зарегистрироваться.

.

3.Вывод: класс угроз нового типа​

ИИ-малварь — это не просто троян или шифровальщик с новой обфускацией. Это автономный атакующий организм, который:

1. Собирает и анализирует OSINT-данные в реальном времени.
2. Генерирует код, адаптированный к защитным механизмам.
3. Обучается на отзывах системы и сам себя обновляет.
4. Подстраивается под жертву: от формата e-mail до выбора способа входа.

Такой подход резко повышает успех атаки и усложняет расследование. Сигнатурный подход перестаёт работать: каждый payload уникален.