LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Art von Malware, die auf Künstlicher Intelligenz basiert, stellt die Cybersicherheitsbranche vor neue Herausforderungen. Forscher haben ein Tool entdeckt, das GPT-4 nutzt, um schädlichen Code in Echtzeit zu generieren. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie Bedrohungen erkannt und bekämpft werden, grundlegend verändern.

In der sich ständig weiterentwickelnden Welt der Cybersicherheit hat die Entdeckung von MalTerminal, einer neuen Art von Malware, die GPT-4 von OpenAI nutzt, um schädlichen Code in Echtzeit zu generieren, für Aufsehen gesorgt. Diese Entwicklung markiert einen bedeutenden Wandel in der Art und Weise, wie Bedrohungen entstehen und erkannt werden. MalTerminal ist in der Lage, Ransomware oder Reverse-Shell-Code dynamisch zu erzeugen, was die Erkennung durch traditionelle Sicherheitslösungen erheblich erschwert.
Die Forscher von SentinelOne, die hinter dieser Entdeckung stehen, betonen, dass die Integration von großen Sprachmodellen (LLMs) in Malware eine qualitative Veränderung in der Bedrohungslandschaft darstellt. Diese Art von Malware, die als LLM-gestützte Malware bezeichnet wird, generiert den schädlichen Code erst zur Laufzeit, was bedeutet, dass es keinen statischen Code gibt, den Sicherheitssoftware im Vorfeld erkennen könnte.
Interessanterweise gibt es bisher keine Hinweise darauf, dass MalTerminal tatsächlich in der freien Wildbahn eingesetzt wurde. Es könnte sich um ein Proof-of-Concept oder ein Werkzeug für Red-Teaming-Übungen handeln. Dennoch ist die Entdeckung ein Weckruf für die Cybersicherheitsbranche, sich auf zukünftige Bedrohungen vorzubereiten, die diese Technologie nutzen könnten.
Die Forscher fanden heraus, dass MalTerminal Python-Skripte und eine Windows-executable mit fest kodierten API-Schlüsseln und Prompt-Strukturen verwendet. Da der API-Endpunkt, der verwendet wurde, Ende 2023 abgeschaltet wurde, schlussfolgerten sie, dass MalTerminal älter sein muss und möglicherweise das früheste bekannte Beispiel für KI-gestützte Malware darstellt.
Die Implikationen dieser Entdeckung sind weitreichend. Während die Nutzung von LLM-gestützter Malware derzeit noch begrenzt und experimentell ist, bietet diese frühe Entwicklungsphase Verteidigern die Möglichkeit, aus den Fehlern der Angreifer zu lernen und ihre Strategien entsprechend anzupassen. Die Forscher von SentinelOne erwarten, dass sich die Strategien der Angreifer weiterentwickeln werden und hoffen, dass weitere Forschung auf ihrer Arbeit aufbauen kann.

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