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Scoperto EvilModel lo schema di un malware che si insinua nel Deep Learning

Un team di ricercatori dell’Università della California, San Diego, e dell’Università dell’Illinois ha scoperto che è anche possibile nascondere il malware nelle reti neurali di apprendimento profondo (Deep Learning) e consegnarlo a un obiettivo ignaro senza che venga rilevato dal software anti-malware convenzionale.
Non sorprende che questo nuovo lavoro stia evidenziando la necessità di migliori misure di sicurezza informatica per contrastare e proteggere gli utenti dalla possibilità molto reale di attacchi che sfruttano l’AI, soprattutto perché gli individui e le imprese diventano sempre più dipendenti dall’Intelligenza Artificiale nelle loro attività quotidiane.
In un documento pre-print che delinea EvilModel, il team ha scoperto che è possibile infettare un modello di Deep Learning con malware e nasconderlo dai rilevatori anti-malware, il tutto senza influenzare significativamente le prestazioni del modello.
Per ottenere questo, il team ha utilizzato un approccio noto come steganografia, dove pezzi di dati in un sistema vengono scambiati con altri bit di dati che potrebbero avere un messaggio o una funzione nascosta.
Per nascondere il loro campione di malware, il team ha iniziato frammentando il malware in pezzi più piccoli in modo che ogni pezzo misurasse solo 3 byte:- una dimensione abbastanza insignificante per eludere il rilevamento.
Il rilevamento di queste parti alterate del modello è stato reso ancora più difficile perché i modelli di deep learning AI sono costruiti utilizzando più strati di neuroni artificiali, che a loro volta possono essere composti da milioni di parametri che si interconnettono tra gli strati. Generalmente, i principali framework di deep learning come PyTorch e TensorFlow utilizzano numeri in virgola mobile a 4 byte per memorizzare i valori dei parametri. Come il team ha scoperto, è stato possibile sostituire 3 byte di un parametro con un pezzo di codice malware, in modo che il payload dannoso possa essere incorporato senza influenzare significativamente le prestazioni del modello.
“Quando i neuroni sono sostituiti da byte di malware, la struttura del modello rimane invariata”, ha osservato il team. “Poiché il malware viene smontato nei neuroni, le sue caratteristiche non sono più disponibili, il che può eludere il rilevamento da parte dei comuni motori anti-virus. Poiché il modello di rete neurale è robusto ai cambiamenti, non c’è una perdita significativa di prestazioni”.
Gli esperimenti del team hanno dimostrato che è stato possibile nascondere almeno 36,9 megabyte di malware nel loro modello di apprendimento profondo, con solo un calo dell’1% di precisione.
Per lo studio, il team ha testato il loro metodo su una serie di CNN popolari, tra cui AlexNet, VGG, Resnet, Inception e Mobilenet. Le CNN sono ideali per la consegna occulta di malware, in quanto comprendono molti tipi diversi di strati, così come milioni di parametri. Inoltre, molte CNN sono pre-addestrate e questo significa che alcuni utenti possono scaricarle senza sapere esattamente cosa può essere incorporato nel modello.
“Infatti, abbiamo scoperto che a causa dei neuroni ridondanti negli strati della rete, i cambiamenti in alcuni neuroni hanno poco impatto sulle prestazioni della rete neurale“, ha spiegato il team. “Inoltre, con la struttura del modello invariata, il malware nascosto può eludere il rilevamento dei motori antivirus. Pertanto, il malware può essere incorporato e consegnato ai dispositivi di destinazione in modo nascosto ed evasivo modificando i neuroni“.
Mentre questo scenario è abbastanza allarmante, il team sottolinea che gli aggressori possono anche scegliere di pubblicare una rete neurale infetta su repository pubblici online come GitHub, dove può essere scaricata su larga scala. Inoltre, gli aggressori possono anche implementare una forma più sofisticata di consegna attraverso quello che è noto come un attacco alla catena di approvvigionamento, o catena del valore o attacco di terze parti. Questo metodo prevede che i modelli incorporati nel malware si presentino come aggiornamenti automatici, che vengono poi scaricati e installati sui dispositivi di destinazione: sarebbe questo metodo di attacco che è stato dietro la massiccia violazione dei dati del governo degli Stati Uniti nel 2020.
Il team nota, tuttavia, che è possibile distruggere il malware incorporato riqualificando e mettendo a punto i modelli dopo che sono stati scaricati, a condizione che gli strati della rete neurale infetta non siano “congelati“, il che significa che i parametri in questi strati congelati non vengono aggiornati durante il prossimo “giro” di messa a punto, lasciando il malware incorporato intatto.
“Per i professionisti, i parametri dei neuroni possono essere cambiati attraverso il fine-tuning, il pruning, la compressione del modello o altre operazioni, rompendo così la struttura del malware e impedendo al malware di recuperare normalmente“, ha detto il team.
Inoltre, un altro modo possibile per garantire l’integrità dei modelli di deep learning è quello di scaricarli solo da fonti attendibili, così come implementare sistemi migliori per verificare gli aggiornamenti per evitare attacchi alla catena di approvvigionamento. In definitiva, il team sottolinea che c’è un crescente bisogno di maggiore sicurezza e migliori pratiche intorno alla pipeline di sviluppo del machine learning.
“Questo documento dimostra che le reti neurali possono essere utilizzate anche in modo malevolo. Con la popolarità dell’IA, gli attacchi assistiti dall’IA emergeranno e porteranno nuove sfide per la sicurezza informatica. L’attacco e la difesa della rete sono interdipendenti. Crediamo che le contromisure contro gli attacchi AI-assistiti saranno applicate in futuro, quindi speriamo che lo scenario proposto contribuisca ai futuri sforzi di protezione.”
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iPhone 15 Pro nuovo microprocessore consentirà ai pulsanti a stato solido di funzionare quando il dispositivo è spento o senza batteria
Tempo di lettura: 2 minuti. Secondo una fonte che ha condiviso i dettagli sui forum di MacRumors, l’iPhone 15 Pro e il Pro Max utilizzeranno un nuovo microprocessore ultra a basso consumo che consentirà a determinate funzionalità, come i nuovi pulsanti a stato solido capacitivi, di rimanere attivi anche quando il telefono è spento o senza batteria.

Introduzione: Il prossimo modello di iPhone di Apple, l’iPhone 15 Pro, sta per essere lanciato sul mercato e sembra che ci siano alcune nuove funzionalità innovative che renderanno il dispositivo ancora più interessante per gli appassionati della tecnologia. Secondo una fonte affidabile, l’iPhone 15 Pro e il Pro Max includeranno un nuovo microprocessore ultra a basso consumo che consentirà ai pulsanti a stato solido capacitivi di funzionare anche quando il dispositivo è spento o senza batteria.
Il nuovo microprocessore sostituirà la modalità a basso consumo attuale di Apple
Secondo la fonte anonima, il nuovo microprocessore sostituirà la modalità a basso consumo attuale di Apple che consente di localizzare un iPhone tramite Find My dopo che è stato spento o per un massimo di 24 ore se la batteria è esaurita. Inoltre, consente di utilizzare la modalità Apple Pay Express fino a cinque ore dopo che la batteria si è esaurita. Il nuovo chip si occuperà di queste funzioni esistenti e anche di alimentare i pulsanti a stato solido, inclusi un pulsante “azione” che sostituirà l’interruttore di silenzio. Il microprocessore “rileverà immediatamente le pressioni, le tenute dei pulsanti capacitivi e persino rileverà la propria versione del 3D Touch con il nuovo pulsante di aumento/diminuzione del volume, il pulsante di azione e il pulsante di accensione, mentre il telefono è spento o spento”, ha dichiarato il suggeritore.
Test delle nuove funzionalità capacitivi a basso consumo
La fonte afferma inoltre che le nuove funzionalità capacitivi a basso consumo sono attualmente in fase di test con e senza feedback Taptic Engine mentre il telefono è spento, ma non quando la batteria è completamente esaurita. Tuttavia, “è altamente incerto se questo particolare arriverà in produzione, ma sta venendo testato”, ha aggiunto la fonte.
Funzionalità personalizzabili per i pulsanti del volume
La fonte afferma di aver visto due versioni funzionali del nuovo pulsante di volume unificato che consentono di regolare il volume più velocemente in base alla pressione o di regolare il volume scorrendo su e giù sul pulsante con un dito. Non si sa quale metodo verrà adottato per la versione finale, ma questi controlli possono essere personalizzati dall’utente tramite il software.
Esclusiva per i modelli iPhone 15 Pro
Come già emerso in precedenza, i pulsanti a stato solido capacitivi saranno disponibili esclusivamente per i modelli iPhone 15 Pro, mentre i modelli standard di iPhone 15 conserveranno il meccanismo tradizionale dei pulsanti. Inoltre, l’iPhone 15 Pro potrebbe avere un pulsante personalizzabile al posto dell’interruttore di silenzio e un pulsante di volume unificato o “rocker” al posto dei pulsanti di volume separati.
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Biden firma ordine esecutivo che limita l’uso di spyware commerciali
Tempo di lettura: 2 minuti. Il Presidente degli Stati Uniti, Joe Biden, firma un ordine esecutivo che restringe l’uso di spyware commerciali da parte delle agenzie governative federali, per contrastare i rischi per la sicurezza e i diritti umani.

Il Presidente degli Stati Uniti, Joe Biden, ha firmato lunedì un ordine esecutivo che limita l’uso di spyware commerciali da parte delle agenzie governative federali. L’ordine afferma che l’ecosistema degli spyware “pone significativi rischi di controspionaggio o di sicurezza per il governo degli Stati Uniti o significativi rischi di uso improprio da parte di un governo straniero o una persona straniera”.
L’ordine esecutivo e i criteri di restrizione
L’ordine esecutivo mira a garantire che l’uso di tali strumenti da parte del governo avvenga in modo coerente con il rispetto dello stato di diritto, dei diritti umani e delle norme e valori democratici. A tal fine, l’ordine stabilisce i vari criteri in base ai quali gli spyware commerciali potrebbero essere squalificati per l’uso da parte delle agenzie governative statunitensi.
Promozione della cooperazione internazionale
La Casa Bianca ha dichiarato in un comunicato: “Questo ordine esecutivo servirà anche come base per approfondire la cooperazione internazionale al fine di promuovere un uso responsabile della tecnologia di sorveglianza, contrastare la proliferazione e l’abuso di tale tecnologia e stimolare la riforma del settore”.
Gli spyware commerciali e il rischio per la sicurezza nazionale
Circa 50 funzionari governativi statunitensi in posizioni di alto livello situati in almeno 10 paesi sono stimati essere stati infettati o presi di mira da tali spyware fino ad oggi, secondo quanto riportato dal Wall Street Journal. Sebbene l’ordine non arrivi a un divieto totale, la situazione evidenzia come strumenti di sorveglianza sofisticati e invasivi vengano sempre più utilizzati per accedere a dispositivi elettronici in remoto e estrarre informazioni preziose senza il consenso o la conoscenza delle vittime.
L’uso di spyware da parte delle agenzie governative statunitensi
L’ordine esecutivo lascia aperta la possibilità che altri tipi di dispositivi spyware, tra cui gli IMSI catcher, possano essere utilizzati dalle agenzie governative per raccogliere informazioni preziose. Tuttavia, è anche un riconoscimento del ruolo cruciale che l’industria degli spyware in vendita svolge nelle operazioni di raccolta di informazioni, pur costituendo un crescente rischio per la sicurezza nazionale e il controspionaggio nei confronti del personale governativo.
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Malware IcedID cambia obiettivo: dal furto bancario alla distribuzione di ransomware
Tempo di lettura: 2 minuti. Diverse minacce informatiche utilizzano due nuove varianti del malware IcedID, che abbandona le funzionalità legate al furto bancario online per concentrarsi sulla distribuzione di ransomware

Numerosi attori delle minacce sono stati osservati nell’uso di due nuove varianti del malware IcedID con funzionalità limitate, che eliminano quelle relative alle frodi bancarie online. IcedID, conosciuto anche come BokBot, è nato come trojan bancario nel 2017 ed è in grado di distribuire ulteriori malware, tra cui il ransomware.
Le nuove varianti di IcedID e le loro funzioni
Secondo un nuovo rapporto pubblicato da Proofpoint, una delle nuove versioni è una variante Lite, precedentemente segnalata come payload distribuito dal malware Emotet nel novembre 2022. A febbraio 2023, è stata inoltre osservata una variante Forked di IcedID. Entrambe queste varianti sono progettate per distribuire una versione Forked di IcedID Bot che esclude le funzionalità di web inject e backconnect, tipicamente utilizzate per le frodi bancarie.
Cambio di obiettivo e distribuzione del malware
Proofpoint rileva che è probabile che un gruppo di attori delle minacce stia utilizzando queste varianti modificate per far evolvere il malware, passando dall’essere un tipico trojan bancario e concentrarsi sulla distribuzione di payload, tra cui la distribuzione di ransomware. La campagna di febbraio è stata collegata a un nuovo gruppo chiamato TA581, che distribuisce la variante Forked utilizzando allegati di Microsoft OneNote compromessi. Un altro malware utilizzato da TA581 è il loader Bumblebee.
Campagne e possibili collaborazioni tra gruppi
La variante Forked di IcedID è stata impiegata in sette diverse campagne finora, alcune delle quali condotte da broker di accesso iniziale (IAB). L’utilizzo di infezioni Emotet preesistenti per distribuire la variante Lite ha sollevato la possibilità di una potenziale partnership tra gli sviluppatori di Emotet e gli operatori di IcedID.
L’evoluzione del malware nel panorama delle minacce
Gli esperti di Proofpoint affermano: “Sebbene storicamente la funzione principale di IcedID fosse quella di un trojan bancario, la rimozione delle funzionalità bancarie si allinea al cambiamento del panorama delle minacce, che si allontana dai malware bancari e si concentra sempre di più su loader per infezioni successive, tra cui il ransomware”.
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