AI Reverse Malware на горизонте: три умных инструмента, меняющих ландшафт атак и защиты

Возможности ИИ по реверс-инжинирингу вредоносных программ стремительно развиваются, и ландшафт атак и защиты безопасности меняется. Новое поколение инструментов способно анализировать структуру образцов, извлекать поведенческие характеристики и автоматически генерировать высококачественные отчеты за долю времени, что значительно сокращает время от обнаружения до реагирования. Это не только помогает "синим" командам ускорить подготовку аналитических данных об угрозах и их отслеживание, но и может быть использовано хакерами для быстрой итерации вариантов, автоматического поиска обфускации и путей отхода, создавая "гонку вооружений с помощью ИИ". Командам безопасности необходимо срочно внедрять такие возможности в свои процессы: с одной стороны, создавать совместимую и контролируемую платформу обратного ИИ, а с другой - модернизировать стратегии обнаружения и контроля рисков, уделяя особое внимание аудиту злоупотреблений на выходе модели и совместной проверке с участием человека и компьютера, чтобы избежать раскрытия деталей эксплуатации по нажатию аналитической кнопки.
Три основных инструмента для реверсирования вредоносных программ с помощью ИИ - GhidraMCP, Radare2 AI и IDA Pro MCP Server - по сути, являются интерфейсами MCP (Model Context Protocol) поверх традиционных реверсивных механизмов, которые позволяют интеллектам ИИ напрямую вызывать разборку, декомпиляцию, перекрестные ссылки и другие возможности, а также выполнять импорт образцов, понимание поведения, интерпретацию псевдокода и создание отчетов в едином "разговорном" рабочем процессе. Интеллектуальные системы искусственного интеллекта могут напрямую вызывать разборку, декомпиляцию, перекрестные ссылки и другие возможности, чтобы завершить импорт образцов, понимание поведения, интерпретацию псевдокода и создание отчетов в едином "разговорном" рабочем процессе. С точки зрения защиты, они значительно снижают порог обратного действия и сокращают цикл анализа; но с точки зрения наступательной и оборонительной игры, они также предоставляют противнику усилитель для "автоматического чтения и понимания собственного вредоносного кода", и командам безопасности необходимо параллельно оценивать стратегии контроля доступа, протоколирования и аудита выходных данных модели, когда они пробуют эти инструменты.