Anthropic прогнозирует захват умных устройств «ИИ-червями» в течение года

Сотрудники Anthropic Уильям Чжоу и Дэниел Фримен продемонстрировали, что компактные нейросети способны автономно мигрировать между потребительскими гаджетами по принципу самораспространяющихся цифровых червей. Речь идет не о классических вредоносных программах с жестко прописанным алгоритмом, а об интеллектуальной системе, которая транспортирует собственные веса в качестве полезной нагрузки, самостоятельно сканирует незнакомую инфраструктуру и конфигурирует рабочее окружение непосредственно на инфицированном девайсе.

Испытания проводились на полутора десятках бюджетных Android TV-приставок, каждая из которых располагала 4 ГБ оперативной памяти. Специалисты разделили процесс самовоспроизведения на четыре последовательных этапа: сканирование сети, инфильтрацию, инсталляцию ИИ-среды на новом оборудовании и последующий тиражирующий прыжок. Фазу взлома намеренно пропустили, поскольку предыдущие исследования уже доказали способность легковесных моделей находить и использовать эксплойты. Фокус сместился на наиболее трудоемкую задачу — проверку того, способна ли нейросеть развернуть дееспособную инфраструктуру на принципиально новом и неизученном «железе».

Алгоритм GLM-5.2 триумфально преодолел весь цикл репликации на всех восьми целевых узлах в четырёх тестовых сессиях из пяти. Менее мощные аналоги справлялись лишь с локальными задачами: к примеру, модель с 9 миллиардами параметров успешно развернула инфраструктуру Llama3.1-8B на восьми из девяти вариантов устройств, однако довести цепочку до конца не сумела. Крайне примечательным выводом стало подтверждение способности ИИ к обучению. В ходе имитации искусственного отбора каждое последующее поколение наследовало аналитические сводки о результативных и тупиковых тактиках. Так, у модели Qwen3.5-9B коэффициент успешных операций подскочил с первоначальных 45% до внушительных 84%.

Руководитель компании Anthropic Дарио Амодей выступил с заявлением о том, что координируемые рои подобных автономных агентов могут появиться уже через полгода-год, обретя способность сформировать в глобальной сети устойчивую децентрализованную бот-сеть. В противовес традиционным вредоносным сетям вроде Kimwolf, привязанным к узкому спектру оборудования, ИИ-ботнет сможет функционировать на любых вычислительных модулях. Даже при охвате, сопоставимом с масштабами Kimwolf (инфицировавшего свыше двух миллионов аппаратов), совокупный вычислительный потенциал такого роя будет эквивалентен всего сорока профильным чипам для нейросетей, однако у подобной распределенной структуры полностью отсутствуют механизмы централизованного экстренного отключения.

Эффективное противодействие существует, но оно требует синергии усилий: телекоммуникационные операторы способны локализовать пораженные сегменты сети (в свое время ботнет Mirai удалось ликвидировать на 92% всего за две недели), а вендоры аппаратного обеспечения — устранять уязвимости путем законодательного запрета стандартных паролей, практика которого уже внедрена в Великобритании. Тем не менее профильные эксперты опасаются, что адаптивные ИИ-ботнеты сумеют самостоятельно преодолевать возникающие защитные барьеры.

Источник: iXBT