Применение нейросетевого моделирования при создании сценариев атаки для Red Team

Генерация контента с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС) с каждым днём становится всё более привычным явлением: с помощью ИНС создают графику для видеоигр, пишут книги и дипломные работы, синтезируют звук и поддерживают диалоги в чат-ботах. Существенный вклад в популяризацию задачи и идеи генерации материалов, несомненно, внёс ChatGPT от OpenAI. Среди не менее успешных отечественных аналогов можно выделить Балабобу от Яндекса на основе нейросетей семейства YaLM и модель ruGPT-3 XL от Sber (работа сети основана на Generative Pretrained Transformer 3 от OpenAI).

В области информационной безопасности (ИБ) синтезирование материалов представляется также крайне привлекательным: нейросетевые модели генерируют сигнатурные базы и вредоносный код, создают DeepFake и фишинговые письма, пишут полезную нагрузку для эксплойтов и sql-инъекций.

Одним из перспективных направлений применения ИНС в ИБ можно выделить написание сценария атаки для Red Team. Процесс подготовки сценария нападения для «красной» команды во многом напоминает создание киносценария или придумывание сюжета детектива. Например, чем сценарий «Бумажного дома» или детективные истории об Арсене Люпене – не описания атак для Red Team? Их также можно разложить на этапы в соответствии с моделью Kill Chain, выделить уязвимости, позволившие реализовать атаку, описать техники, тактики и процедуры, применяемые главными героями.

Источник: Хабрахабр