Дослідники безпеки з Cisco Talos детально описали Windows-викрадач інформації, який передає свої вкрадені дані великій мовній моделі та просить її зробити те, що колись робили аналітики-люди-криміналісти: визначити, яких жертв варто переслідувати. Зловмисне програмне забезпечення під назвою VOLTA-AUTODOXER використовує етап профілювання жертви на базі LLM, щоб перетворювати необроблені журнали облікових даних у пріоритетні досьє людей, які стоять за машинами.
В аналізі, опублікованому 31 жовтня дослідником Talos Райаном Феттерманом, зловмисне програмне забезпечення, яке Talos відстежує як VOLTA, описується як зрілий крадіжний імплантат із додатковим рівнем інтеграції ШІ. Після збору облікових даних, сеансів браузера та криптовалютних гаманців VOLTA збирає пакет структурованих доказів про жертву та надсилає його постачальнику LLM з інструкціями діяти як судовий аналітик. Розробка сигналізує про те, куди йде зловживання штучним інтелектом у сфері кіберзлочинності: це не просто створення фішингового тексту, а й автоматизована розвідувальна робота. Для постійного висвітлення подібних історій дивіться наші останні розробки ШІ.
Викради все, а потім дозволь ШІ розібратися
VOLTA вперше з’явилася завдяки дослідницьким зусиллям CAIRN, і Talos описує її як самовидаляючий інформаційний викрадач Windows без інфраструктури, що належить зловмисникам — риси, через які його важче приписати та важче зламати. Етап його збору є вичерпним навіть за стандартами крадіїв: паролі браузера, файли cookie та платіжні картки; початкові фрази гаманця криптовалюти; Токени сесії Discord, Telegram, Steam і Roblox; маркери Microsoft OAuth; SSH і ключі хмарного провайдера; профілі Wi-Fi; і скріншоти.
Новизна починається після крадіжки. VOLTA створює те, що Talos називає пакетом структурованих доказів, що містить геолокацію та домашню адресу, роботодавця та домен роботодавця, передбачуваний рік народження, останні чотири цифри платіжних карток, робочі області Slack, метадані авторства документа, індикатори резервного копіювання iPhone і навіть поточну оцінку облікового запису Roblox жертви.
Потім він збагачує цей пакет, використовуючи власні вкрадені сеанси жертви. За словами Talos, зловмисне програмне забезпечення шукає в Gmail квитанції про покупку жертви, щоб підтвердити їх домашню адресу, витягує історію замовлень UberEats і DoorDash і збагачує облікові записи Discord за допомогою вкраденого токена. Результатом є портрет людини, зібраний майже повністю з їхніх власних облікових записів.
Підказка: «Дій як аналітик судової розвідки»
Зібраний комплект серіалізується та надсилається до LLM, доступ до яких здійснюється через OpenRouter, службу, яка направляє запити до кількох постачальників моделей. Системна підказка наказує моделі діяти як «аналітик судової розвідки, який складає цільову оцінку».
Потрібний вихід вражає корпоративністю. Він має включати розділ під назвою «ЩО ВОНИ ВАРТІ» з рейтингом цінностей жертви за потенціалом монетизації за низьким, середнім і високим рівнями, а також розділ «ЇХНИЙ OPSEC», у якому оцінюється безпека жертви та гігієна пароля. Модель фактично стає аналітиком сортування оператора, створюючи підкріплене цитатами досьє, яке повідомляє злочинцю, де знаходяться гроші.
Талос також знайшов докази того, що оператори сконструювали навколо штучного інтелекту захисні огорожі. Якщо модель відмовляється виконати цільову оцінку, VOLTA переходить до ланцюга з трьох моделей, пробуючи наступну за лінією, що дослідник описує як пряму інженерну роботу, побудовану на очікуванні досягнення відмов моделі. Підказка конфігурації штучного інтелекту, відновлена за допомогою зловмисного програмного забезпечення, навіть містить стилістичні вказівки: «Йди глибоко, а не широко... Будь відвертим, конкретним, точним».
Чому це важливо
Talos точно формулює інновацію: штучний інтелект тут не підтримує традиційні можливості зловмисного програмного забезпечення, такі як обфускація чи генерація спокуси. Він працює аналітиком-розвідником від імені оператора. Ідея, яка переходить у світ кіберзлочинності, пише фірма, полягає в тому, щоб розкинути широку мережу, викрасти все, і дозволити штучному інтелекту розібратися в деталях.
Це має наслідки, що виходять за межі цього сімейства шкідливих програм. Інфостелери вже живлять більшу частину кримінальної економіки — колоди продаються оптом, а покупці перебирають їх вручну. Етап сортування на основі моделі автоматизує відбір, дозволяючи операторам із низьким рівнем кваліфікації отримувати максимальну віддачу від масштабних крадіжок і зосереджувати подальші атаки, такі як вимагання чи захоплення облікового запису, на жертвах, які насправді можуть заплатити.
Для модельних провайдерів і служб маршрутизації цей випадок є нагадуванням про те, що зловживання не обмежується інтерфейсами публічного чату. Доступ на основі API через торговельних посередників і агрегаторів створює шлях монетизації для злочинних інструментів, а поведінка відмови, яку чітко передбачили оператори VOLTA, залишається першою лінією захисту.
Для користувачів практична порада залишається незмінною, але більш актуальною: найнадійніший захист від інфокрадію, який може перевірити все ваше цифрове життя, — це спочатку заборонити йому доступ за допомогою унікальних паролів, стійкої до фішингу багатофакторної автентифікації та швидкої гігієни браузера та облікових даних.
Талос каже, що VOLTA є зрілим імплантатом, припускаючи, що інтеграція штучного інтелекту вже деякий час працює в дикій природі. Як і з попередніми інноваціями крадіїв, копії та імітатори, як правило, швидко слідують.
---
Будьте попереду ШІОтримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.
Читати більше новин AI →
