KI beschleunigt Malware-Entwicklung, verbessert aber nicht deren Erfolgsquote

Eine Analyse von Palo Alto Networks Unit 42 zeigt, dass KI-gestützte Schadsoftware zwar schneller entwickelt werden kann, dadurch jedoch nicht schwerer abzuwehren ist.

Unit 42 glich die Hash-Werte aller 405 Dateien mit Endpunkt-Telemetriedaten, an Sandbox-Analysen weitergeleiteten Netzwerksitzungen sowie internen Alarmprotokollen ab, die bei tatsächlicher Ausführung einer Probe ausgelöst werden. Lediglich 12 Hash-Werte tauchten dabei auf produktiven Endgeräten auf, eine etwas größere Gruppe von 15 bis 20 Proben erschien im Netzwerkverkehr von Sandbox-Analysen. Sämtliche 12 auf geschützten Endgeräten entdeckten Proben lösten dabei einen regulären Sicherheitsalarm aus. Die übrigen, nie in der Produktion angekommenen Proben lassen sich laut Unit 42 in drei Gruppen einteilen: reine Konzeptnachweise für akademische oder Forschungszwecke, gezielte Testuploads von Unternehmen zur Prüfung der eigenen Abwehr gegen bereits bekannte KI-Schadsoftware, sowie gewöhnliche Schadprogramme, die lediglich das Branding bekannter KI-Anwendungen missbrauchten, ohne selbst über tatsächliche KI-Funktionalität zu verfügen.

Fünf Schadsoftware-Familien erreichten reale Systeme

Die zwölf tatsächlich auf produktiven Systemen entdeckten Proben verteilten sich auf fünf Schadsoftware-Familien in drei Ländern, ohne erkennbare Häufung in einer bestimmten Branche oder Region. Am häufigsten vertreten war die Ransomware-Variante FunkSec, die laut mehreren Forschern bereits zuvor mit KI-Unterstützung bei der Entwicklung in Verbindung gebracht wurde. Interne, in den analysierten Proben eingebettete Projektdateinamen zeigten dabei einen Entwickler, der mehrfach durch verschiedene Namen für dieselbe Ransomware wechselte, ein nach Einschätzung von Unit 42 eher für promptgesteuerte Generierung als für einen klassischen Entwicklungsprozess typisches Muster.

Die am weitesten verbreitete einzelne Probe war ein digital signierter Installer, der sich als Rezept-App namens Recipe Lister ausgab und nach der Installation unbemerkt eine Hintertür startete. Die Datei verbreitete sich über mehr als 50 Organisationen und erzeugte rund 6.500 Endpunkt-Datensätze sowie etwa 9.600 Sicherheitswarnungen, entdeckt letztlich durch eine ungewöhnliche Signaturkombination sowie einen stark komprimierten Dateiinhalt. Eine weitere Probe, die Hintertür Oyster, gab sich als Dropbox-Installer aus, während eine dritte den Infostealer Rhadamanthys samt aktiver Kontrollserver-Kommunikation auslieferte. Eine vierte Probe imitierte eine Komponente der chinesischen Sicherheitssoftware 360 Total Security und nutzte eine als COM-Hijacking bekannte Persistenztechnik.

Bestehende Abwehrmethoden reichten in allen Fällen aus

Nach Angaben von Unit 42 erkannten bestehende Schutzmechanismen sämtliche untersuchten Proben mit denselben Methoden, die bereits bei klassischer Schadsoftware zum Einsatz kommen: Sandbox-Analyse, verhaltensbasierte Erkennung, Auffälligkeiten bei digitalen Signaturen sowie die Messung, wie stark eine Datei komprimiert oder verschlüsselt ist. Keine der mit KI in Verbindung stehenden Proben habe eine neuartige Erkennungsmethode erfordert, um identifiziert und blockiert zu werden. Die Ergebnisse deuten laut Unit 42 darauf hin, dass KI aktuell vor allem die Geschwindigkeit beschleunigt, mit der Angreifer eigene Werkzeuge entwickeln und variieren können, nicht jedoch deren grundsätzliche Erkennbarkeit verringert.

(red)