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Laut CyberArk-Forschern können GPT-basierte Modelle wie ChatGPT zur Erstellung polymorpher Malware verwendet werden, da sie große Mengen an einzigartigem und unterschiedlichem Text erzeugen können.
Den Forschern zufolge kann die ChatGPT-Malware Sicherheitsprodukte umgehen und Abwehrmaßnahmen mit geringem Aufwand oder Investitionen des Angreifers erschweren. Darüber hinaus kann der Bot hochentwickelte Malware erstellen, die überhaupt keinen bösartigen Code enthält, so dass sie nur schwer zu erkennen und abzuschwächen ist.
Polymorphe Malware ist eine Art von Schadsoftware, die ihren Code ändern kann, um die Erkennung durch Antivirenprogramme zu umgehen. Sie ist eine besonders gefährliche Bedrohung, da sie sich schnell anpassen und verbreiten kann, bevor Sicherheitsmaßnahmen sie erkennen können. Polymorphe Malware ändert in der Regel bei jeder Installation ihr Aussehen, so dass sie von Antivirenprogrammen nur schwer erkannt werden kann.
Durch das Trainieren des Modells mit einem Datensatz vorhandener Malware-Samples kann ChatGPT oder jedes andere GPT-basierte Modell potenziell zur Erstellung polymorpher Malware verwendet werden. Nach dem Training kann das Modell neue, unterschiedliche Varianten der Malware erzeugen, die von herkömmlicher Antivirensoftware nicht erkannt werden. Dies liegt daran, dass polymorphe Malware ihr Aussehen, ihren Code oder ihre Verschlüsselung ändern kann - ein gemeinsames Merkmal vieler moderner Bedrohungen wie JavaScript-Malware - und dennoch dieselben bösartigen Aktionen ausführt.
Man darf jedoch nicht vergessen, dass die Erstellung polymorpher Malware ein anspruchsvolles Unterfangen ist, das Kenntnisse in der Programmierung und Malware-Entwicklung voraussetzt, und dass es schwierig wäre, dies nur mit einem Sprachmodell zu erreichen. Um den generierten Text in funktionale Malware umzuwandeln, wäre eine erfahrene Person oder Gruppe mit Programmier- und Malware-Entwicklungskenntnissen erforderlich, ähnlich wie Angreifer PyPI-Malware in Open-Source-Ökosystemen als Waffe einsetzen.
Der erste Schritt besteht darin, die Inhaltsfilter zu umgehen, die den Chatbot daran hindern, Schadsoftware zu produzieren. Dies wird durch einen befehlenden Ton erreicht.
Die Forscher wiesen den Bot an, die Aufgabe zu erfüllen und dabei mehrere Einschränkungen zu beachten, und erhielten dafür einen funktionierenden Code. Sie stellten auch fest, dass das System seinen Inhaltsfilter nicht verwendete, wenn sie die API-Version von ChatGPT anstelle der Webversion verwendeten. Die Forscher waren verblüfft, warum dies geschah. Da die Webversion jedoch keine komplexen Anfragen verarbeiten konnte, erleichterte dies ihre Arbeit.
Der Bot wurde dann von den Forschern verwendet, um den ursprünglichen Code zu mutieren, was zur Schaffung mehrerer einzigartiger Varianten führte. Dann folgt ein polymorphes Programm, das die kontinuierliche Erstellung und Mutation von Injektoren beinhaltet.
Zu den Quellen für diesen Beitrag gehört ein Artikel in DARKReading.
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