Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности. llm.. llm. большие языковые модели.. llm. большие языковые модели. вредоносное по.. llm. большие языковые модели. вредоносное по. Информационная безопасность.. llm. большие языковые модели. вредоносное по. Информационная безопасность. инфостилеры.. llm. большие языковые модели. вредоносное по. Информационная безопасность. инфостилеры. искусственный интеллект.. llm. большие языковые модели. вредоносное по. Информационная безопасность. инфостилеры. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT.. llm. большие языковые модели. вредоносное по. Информационная безопасность. инфостилеры. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. кража данных.. llm. большие языковые модели. вредоносное по. Информационная безопасность. инфостилеры. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. кража данных. Машинное обучение.. llm. большие языковые модели. вредоносное по. Информационная безопасность. инфостилеры. искусственный интеллект. Исследования и прогнозы в IT. кража данных. Машинное обучение. сортировка данных.

Исследователи рассказали о вредоносном инструменте VOLTA для кражи данных, который оснащён дополнительным модулем интеграции с искусственным интеллектом. Собрав учетные данные, сессионные токены и информацию о криптовалютных кошельках, VOLTA формирует структурированный пакет данных и передаёт его большой языковой модели для оценки потенциальной финансовой выгоды от активов жертвы.

Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 1

Если модель отказывается проводить такую ​​оценку, VOLTA переключается на цепочку из трёх других — это указывает на целенаправленную инженерную проработку, учитывающую наличие у моделей встроенных механизмов защиты (guardrails).

Стилер обладает функцией самоудаления и не использует инфраструктуру, принадлежащую злоумышленникам. Особенность интеграции с ИИ заключается в том, что она не просто дополняет традиционные функции вредоносного ПО, а выступает в роли аналитика, работающего в интересах оператора атаки.

Вредоносная программа, получившая название «VOLTA‑AUTODOXER» (выявленная в ходе исследования CAIRN), представляет собой самоудаляющийся стилер для Windows, который дополняет процесс обработки украденных данных этапом профилирования жертвы с помощью LLM.

Собрав стандартный набор данных — пароли из браузеров, файлы cookie, платёжные карты, сид‑фразы от криптовалютных кошельков, сессионные данные Discord, Telegram, Steam и Roblox, токены Microsoft OAuth, ключи SSH и облачных сервисов, профили Wi‑Fi, а также скриншоты, — VOLTA формирует структурированный пакет информации о владельце устройства. В него входят: геолокация и домашний адрес, место работы (включая домен компании), предполагаемый год рождения, последние четыре цифры номера карты, рабочие пространства в Slack, метаданные авторства документов, признаки наличия резервных копий iPhone, а также текущая оценочная стоимость аккаунта в Roblox. Затем, используя украденные сессионные токены, программа дополнительно обогащает этот пакет: например, ищет в Gmail жертвы чеки о покупках для подтверждения домашнего адреса, извлекает историю заказов из сервисов UberEats и DoorDash, а также собирает дополнительные сведения через аккаунты в Discord.

Сформированный пакет данных сериализуется и отправляется через POST‑запрос к платформе OpenRouter. При этом используется системный промпт, который предписывает модели действовать как «аналитик, занимающийся сбором и оценкой данных о цели». Требуемый результат включает раздел под названием «Ценность» (WHAT THEY’RE WORTH), в котором активы классифицируются по уровню потенциальной монетизации (низкий/средний/высокий), а также раздел «Безопасность» (THEIR OPSEC), содержащий оценку защищённости жертвы и качества используемых ею паролей. Модель выступает в роли аналитика, выполняющего первичную сортировку данных: она преобразует «сырой» лог с учётными данными в структурированное досье на жертву, где информация расставлена ​​по приоритетности и подкреплена ссылками на источники.

Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 2
Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 3

Параметр «температура» (temperature) в модели определяет степень случайности и предсказуемости текста, генерируемого LLM. Низкое фиксированное значение (0,2) указывает на то, что злоумышленник делает ставку на точность и последовательность. Кроме того, вредоносное ПО использует каскадную цепочку моделей на случай сбоев. Такая архитектура говорит о том, что оператор ожидает отказов со стороны моделей и предусмотрел переключение на другие, менее «строгие» модели.

Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 4

Системный промпт прямо указывает на цель использования: подготовить краткий аналитический отчёт о том, насколько жертва подходит в качестве цели, подкрепив выводы проверяемыми ссылками на исходные данные. Промпт также содержит задачу, с которой особенно хорошо справляются подобные системы: выявление взаимосвязей между разрозненными фрагментами данных. Например, поиск закономерностей, связывающих личные данные жертвы (имена, адреса, учебные заведения) с используемыми ею паролями. В данном случае от модели не требуется искать сами данные, скорее, речь идёт о том, чтобы извлечь из собранных данных максимум пользы, сделав выводы, которые значительно повышают ценность полученной информации.

Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 5

Функционал VOLTA напрямую соотносится с теми цифровыми следами, которые оставляет современный пользователь; возможности программы выходят далеко за рамки простой кражи учётных данных. За один проход стилер способен извлечь из браузеров на базе Chromium сохранённые пароли, файлы cookie и данные платёжных карт. Он также атакует Firefox и Thunderbird, профили Outlook, рабочие пространства Slack, сессии Steam и Battle.net, токены Discord, сессии Telegram, аккаунты Roblox, а также конфигурационные файлы SSH и облачных сервисов (gcloud, OpenVPN, Hide.me). VOLTA не просто копирует криптовалютные кошельки — программа использует встроенный инструмент для взлома хранилищ, а результат записывает в отчет в раздел «WALLET VAULTS CRACKED» («Взломанные хранилища кошельков»).

Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 6

Все сохранённые на устройстве пароли от сетей Wi‑Fi извлекаются посредством прямого вызова функции WlanGetProfileList и сохраняются в виде открытого текста. Однако по‑настоящему VOLTA выделяется на фоне типичных вредоносных программ тем, что происходит после первичного сбора данных. В программу встроен механизм «обогащения» информации в режиме реального времени: используя украденные сессии, она получает глубокий доступ к данным жертвы. Например, задействуя аутентифицированный аккаунт Gmail, принадлежащий жертве, программа сканирует входящие сообщения электронной почты в поисках квитанций от таких сервисов, как Amazon, DoorDash, Uber Eats, Grubhub, Walmart и PayPal, а затем анализирует их для подтверждения домашнего адреса пользователя. Для получения истории заказов используются украденные сессии Uber Eats и DoorDash. Токен Discord применяется для сбора дополнительной информации о профиле жертвы, а стоимость инвентаря в Roblox определяется с помощью запроса к сайту Rolimons[.]com в режиме реального времени. После завершения этапов сбора и обогащения данных информация структурируется в локальном файле «Identity_Report.txt». Этот файл преобразуется в формат JSON и вместе с системным промптом отправляется (POST‑запросом) в сервис OpenRouter. Полученный в ответ результат сохраняется в файле «AI_Analysis.txt». Оба файла объединяются в архив «volta_dox.zip» и передаются злоумышленникам. Весь процесс взаимодействия с ИИ происходит на устройстве жертвы через её собственное сетевое соединение — ещё до того, как данные будут отправлены на внешний сервер.

Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 7

Вместо того чтобы жёстко прописывать в коде адрес Telegram‑канала, API‑ключи и другие настройки, VOLTA использует шаблон с шестью заменяемыми полями, которые заполняются на этапе сборки программы.

Это указывает на модель «конструктора» (builder): автор продаёт доступ, клиент предоставляет необходимые данные, а «конструктор» создает уникальный исполняемый файл для каждого заказа. Учётные данные в этих полях зашифрованы, но защита носит чисто формальный характер. Ключ шифрования представляет собой хеш SHA-256 от двух констант, также содержащихся в самом файле. Вероятно, это сделано лишь для того, чтобы удовлетворить ожидания клиентов, не желающих видеть свои API‑ключи в открытом виде; реальной защиты это не обеспечивает — любой, кто проведёт реверс‑инжиниринг файла, сможет их восстановить.

Если VOLTA действительно является коммерческим вредоносным продуктом, то функция составления досье с помощью ИИ — это не просто инструмент, созданный автором для собственных нужд. Это полноценная опция, позволяющая любому пользователю — независимо от уровня его технической подготовки — нацелить программу на жертв и начать получать в свой Telegram‑аккаунт структурированные отчёты с оценкой целей.

Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 8

Все выявленные конечные точки (endpoints), с которыми взаимодействует данное вредоносное ПО, контролируются сторонними сервисами. Собственной инфраструктуры у злоумышленников нет. 

Значительная часть функционала VOLTA по краже токенов основана на методах обхода механизма App‑Bound Encryption (ABE) в браузере Chrome. Внедрение политики контроля приложений, ограничивающей список процессов, которым разрешено запускать Chrome в режиме --headless (без графического интерфейса), позволит полностью заблокировать возможность расшифровки данных, защищённых с помощью ABE. Как минимум, следует настроить оповещения о случаях запуска Chrome в режиме --headless процессами, не принадлежащими доверенным разработчикам. Также рекомендуется следовать передовым методам хранения учётных данных в защищённых аппаратных хранилищах.

Вредоносное ПО стало использовать LLM для ранжирования жертв по степени их ценности - 9

В случае компрометации системы основной исполняемый файл может быть удалён, однако пользователям следует попытаться сохранить файл %APPDATA%volta_debug.txt. Этот лог содержит временные метки и подробные сведения о том, какие именно данные были собраны, а также информацию об успешности вызовов к LLM. 

Если на диске в открытом виде хранилась сид‑фраза от криптовалютного кошелька, такой кошелёк следует считать полностью скомпрометированным: средства необходимо перевести на новый кошелек, сид‑фраза для которого была сгенерирована на устройстве, изолированном от сети (air‑gapped).

Автор: maybe_elf

Источник