A nagy nyelvi modellek (LLM – Large Language Model) folyamatosan fejlődnek, és egyre több szakértő hívja fel a figyelmet arra, hogy ezeknek köszönhetően a kiberbűnözők is új lehetőségekkel gazdagodhatnak, az újfajta támadási formák ellen pedig eléggé nehéz védekezni, így a védelmi szoftverek esetében is kulcsfontosságú az AI alapú funkciók bevezetése, illetve egyre ütőképesebbé tételük is. Az már nem újdonság, hogy manapság is elérhetőek olyan AI alapú eszközök, amelyekkel a kiberbűnözők hatékonyabban érhetik el céljaikat, de az eszköztár a nem is oly távoli jövőben tovább bővülhet, és akár a komplett malware-fejlesztést is rábízhatják majd a megfelelően tréningezett LLM-ekre, ami újfajta, eddig nem látott veszélyeket hozhat.

Ebből ad majd ízelítőt a Black Hat 2025 konferencia alkalmával egy csapat, amelynek tagjai már létre is hoztak egy ütőképes LLM-et. Ez a nagy nyelvi modell mindössze három hónapnyi tréningezés révén juthatott el oda, hogy az általa írt malware-ek már képesek kicselezni a Microsoft Defender for Endpoint védelmi mechanizmusait, ami óriási veszélyt jelenthet az üzleti felhasználók számára. Az Outflank nevű csapat vezetője, Kyle Avery a Dark Reading munkatársainak elmondta, nagyjából 1500 dollárt költött a szóban forgó LLM tréningezésére, amelynek alapját a nyílt forráskódú Qwen 2.5 LLM adja, és ami bíztató eredményeket hozott.

Noha az AI jóvoltából tényleg készülhetnek olyan malware-ek, amelyek képesek kicselezni a Windows Defender for Endpoint védelmét, ilyen kártékony kódok csak a próbálkozások nagyjából 8%-ában készülhetnek, a többi egyszerűen nem alkalmas a feladatra. Ez a 8%-os sikerráta nem tűnik eget verően magasnak, már-már megmosolyogtatónak is mondhatnánk, ám nem szabad elfelejteni, hogy az Anthropic AI segítségével 1% alatti, a DeepSeek segítségével pedig 0,5% alatti sikerráta érhető el, vagyis ennyi a sikeres malware-készítés aránya – ennél az Outflank LLM-je fényévekkel jobb. Ez a 8%-os sikerráta persze még nem elég ahhoz, hogy egy felkészületlen támadó kellően hatékony malware-t készíttessen az AI-jal, arra viszont már jó, hogy a felkészült kiberbűnözők munkáját könnyebbé tegye, azaz javítsa „produktivitásukat”.

A veszély tehát valós, nem szabad félvállról venni, érdemes időben felkészülni az efféle támadások ellen, ahogy a lehetőségek engedik – remélhetőleg egyebek mellett a Microsoft csapata is megteszi majd a biztonság növeléséhez szükséges lépéseket és új, a következő generációs malware-ek elleni küzdelemre is felkészített funkciókkal bővíti a Windows Defender repertoárját. Ennél persze talán egy fokkal komolyabb veszélyt jelent az emberi tényező, vagyis a nem kellően elővigyázatos alkalmazottak okozta károk, de az is potenciális problémát jelent, ha a kiberbiztonsági szakemberek által használt szoftverek, amelyekkel az egyes rendszerek védelmét tesztelik, rossz kezekbe kerülnek, azokat átalakítva ugyanis hatékonyabban dolgozhatnak a kiberbűnözők is.

Az Outflank a tervek szerint az augusztusban megrendezésre kerülő Black Hat 2025 konferencián mutatja be, mire képes az általuk fejlesztett LLM, ami addig alighanem még ütőképesebbé válhat, mint amilyen most.