На платформе Hugging Face обнаружили сотни вредоносных моделей - «Новости» » Самоучитель CSS
Меню
Наши новости
Учебник CSS

Невозможно отучить людей изучать самые ненужные предметы.

Введение в CSS
Преимущества стилей
Добавления стилей
Типы носителей
Базовый синтаксис
Значения стилевых свойств
Селекторы тегов
Классы
CSS3

Надо знать обо всем понемножку, но все о немногом.

Идентификаторы
Контекстные селекторы
Соседние селекторы
Дочерние селекторы
Селекторы атрибутов
Универсальный селектор
Псевдоклассы
Псевдоэлементы

Кто умеет, тот делает. Кто не умеет, тот учит. Кто не умеет учить - становится деканом. (Т. Мартин)

Группирование
Наследование
Каскадирование
Валидация
Идентификаторы и классы
Написание эффективного кода

Самоучитель CSS

Вёрстка
Изображения
Текст
Цвет
Линии и рамки
Углы
Списки
Ссылки
Дизайны сайтов
Формы
Таблицы
CSS3
HTML5

Новости

Блог для вебмастеров
Новости мира Интернет
Сайтостроение
Ремонт и советы
Все новости

Справочник CSS

Справочник от А до Я
HTML, CSS, JavaScript

Афоризмы

Афоризмы о учёбе
Статьи об афоризмах
Все Афоризмы

Видео Уроки


Наш опрос



Наши новости

       
4-03-2024, 00:00
На платформе Hugging Face обнаружили сотни вредоносных моделей - «Новости»
Рейтинг:
Категория: Новости

На платформе Hugging Face обнаружено не менее 100 вредоносных Deep Learning моделей, некоторые из которых могут выполнять код на машине жертвы, предоставляя злоумышленникам постоянный бэкдор.


Специалисты компании JFrog разработали и развернули продвинутую систему сканирования для проверки моделей PyTorch и Tensorflow Keras, размещенных на Hugging Face. Они предупреждают, что около сотни моделей, размещенных на платформе, содержат вредоносный код, что создает значительный риск утечки данных и шпионских атак.





Малварь проникла в Hugging Face несмотря на все меры безопасности, включая сканирование на наличие малвари и секретов, а также тщательное изучение функциональности моделей для обнаружения такого поведения, как небезопасная десериализация.


«Важно подчеркнуть, что когда мы говорим о “вредоносных моделях”, мы имеем в виду именно те, которые содержат реальную, вредоносную полезную нагрузку. Этот расчет исключает ложные срабатывания», — утверждают исследователи.


Одним из примеров стала модель PyTorch, загруженная недавно пользователем под ником baller423 и уже удаленная с HuggingFace. Она содержала полезную нагрузку, которая позволяла создать реверс-шелл на указанный хост (210.117.212[.]93). Вредоносная полезная нагрузка использовала метод __reduce__ модуля pickle для выполнения произвольного кода при загрузке файла модели PyTorch, при этом избегая обнаружения за счет встраивания малвари в доверенный процесс сериализации.



Полезная нагрузка

В JFrog обнаружили, что та же полезная нагрузка связывалась и с другими IP-адресами, что позволяет предположить, что ее операторы все же являются ИИ- и ИБ-исследователями, а не хакерами. Однако такие эксперименты в JFrog все равно называют слишком рискованными и неуместными, учитывая, что опасные модели были общедоступны.


Пытаясь определить истинные намерения операторов вредоноса, аналитики развернули приманку для привлечения активности и ее анализа. Им удалось установить соединение с сервером потенциальных злоумышленников, однако не удалось перехватить ни одной команды за время поддержания соединения.




На платформе Hugging Face обнаружено не менее 100 вредоносных Deep Learning моделей, некоторые из которых могут выполнять код на машине жертвы, предоставляя злоумышленникам постоянный бэкдор. Специалисты компании JFrog разработали и развернули продвинутую систему сканирования для проверки моделей PyTorch и Tensorflow Keras, размещенных на Hugging Face. Они предупреждают, что около сотни моделей, размещенных на платформе, содержат вредоносный код, что создает значительный риск утечки данных и шпионских атак. Малварь проникла в Hugging Face несмотря на все меры безопасности, включая сканирование на наличие малвари и секретов, а также тщательное изучение функциональности моделей для обнаружения такого поведения, как небезопасная десериализация. «Важно подчеркнуть, что когда мы говорим о “вредоносных моделях”, мы имеем в виду именно те, которые содержат реальную, вредоносную полезную нагрузку. Этот расчет исключает ложные срабатывания», — утверждают исследователи. Одним из примеров стала модель PyTorch, загруженная недавно пользователем под ником baller423 и уже удаленная с HuggingFace. Она содержала полезную нагрузку, которая позволяла создать реверс-шелл на указанный хост (210.117.212_

Теги: Новости, Hugging Face, Malware

Просмотров: 126
Комментариев: 0:   4-03-2024, 00:00
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

 
Еще новости по теме:



Другие новости по теме: