Google сообщает, что киберпреступники использовали ИИ для поиска уязвимости нулевого дня

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 11 мая 2026 г.🔗 Source
Google сообщает, что киберпреступники использовали ИИ для поиска уязвимости нулевого дня
Ad

Google подтвердил, что киберпреступники использовали систему ИИ для выявления и эксплуатации zero-day уязвимости в своем программном обеспечении. Согласно отчету New York Times, это первый задокументированный случай, когда злоумышленники применили ИИ для автономного обнаружения серьезной уязвимости. Взлом был обнаружен группой анализа угроз Google (TAG) до того, как был нанесен значительный ущерб, но этот инцидент знаменует новый этап в кибератаках с использованием ИИ.

Как проходила атака

Хакеры использовали специального ИИ-агента для проведения фаззинга и статического анализа кодовой базы Google, нацеливаясь на неисправленные ошибки повреждения памяти. ИИ выявил уязвимость типа use-after-free в широко используемой библиотеке, которая затем была превращена в эксплойт. Google отказался назвать конкретный продукт, но сообщил, что он затрагивает "значительное число пользователей", и патч уже распространяется.

Ключевые технические аспекты из статьи NYT:

  • Злоумышленники использовали доработанную LLM в сочетании с инструментарием бинарного анализа; они не полагались на общедоступные модели ИИ.
  • ИИ генерировал proof-of-concept полезные нагрузки и итеративно улучшал их на основе дампов сбоев.
  • Google TAG перехватил атаку с помощью обнаружения аномалий в схемах доставки эксплойтов, а не с помощью сигнатур, созданных ИИ.
  • Расследование продолжается, но Google связывает операцию с государственной группой, известной финансовыми киберпреступлениями.
Ad

Последствия для защитников

Это событие подтверждает давние опасения, что ИИ снизит порог для обнаружения zero-day. Командам безопасности следует ожидать увеличения автоматизированного поиска уязвимостей и соответствующим образом скорректировать частоту выпуска патчей. Такие инструменты, как Microsoft Security Copilot и собственный Gemini для безопасности Google, были сосредоточены на защитном использовании — но теперь стало ясно, что те же методы применяются в руках противника. Это больше не теория; наступательная безопасность на основе ИИ стала реальностью.

📖 Read the full source: HN LLM Tools

Ad

👀 Смотрите также

Внешний обёрточный модуль контента OpenClaw для защиты от внедрения промптов
Безопасность

Внешний обёрточный модуль контента OpenClaw для защиты от внедрения промптов

OpenClaw использует внешнюю оболочку контента, которая автоматически помечает результаты веб-поиска, ответы API и аналогичный контент предупреждениями о ненадежности, настраивая LLM на скептицизм и повышая вероятность отказа от выполнения вредоносных инструкций.

OpenClawRadar
Слепая повязка: Плагин, который не позволяет коду Claude читать ваши .env файлы
Безопасность

Слепая повязка: Плагин, который не позволяет коду Claude читать ваши .env файлы

Blindfold — это новый плагин, который предотвращает доступ Claude Code к реальным секретным значениям в .env-файлах, сохраняя их в системном хранилище ключей и используя заполнители вроде {{STRIPE_KEY}}, с перехватчиками, блокирующими попытки прямого доступа.

OpenClawRadar
Redacta: навык OpenClaw для псевдонимизации клинических текстов перед их передачей языковой модели
Безопасность

Redacta: навык OpenClaw для псевдонимизации клинических текстов перед их передачей языковой модели

Redacta — это навык OpenClaw с открытым исходным кодом, который обнаруживает идентификаторы в медицинских текстах и заменяет их на согласованные псевдонимы перед отправкой в LLM. Он работает локально и преодолел отметку в 1400 загрузок на ClawHub.

OpenClawRadar
Защита разделителями повышает устойчивость Gemma 4 к инъекциям промптов с 21% до 100% в тестовом бенчмарке из 6100+ примеров
Безопасность

Защита разделителями повышает устойчивость Gemma 4 к инъекциям промптов с 21% до 100% в тестовом бенчмарке из 6100+ примеров

Бенчмарк протестировал 15 моделей на 7 типах атак (6100+ тестов), используя случайные разделители вокруг ненадежного контента. Gemma 4 E4B улучшила показатель защиты с 21,6% до 100% при использовании разделителя + строгого промпта.

OpenClawRadar