黑曼巴：人工智能合成多态键盘记录器带有即时程序修改.pdf

### 黑曼巴：人工智能合成多态键盘记录器带有即时程序修改 #### 一、引言 在现代安全防御体系中，终端检测与响应（EDR）、保护性DNS以及其他自动化安全控制是至关重要的组成部分。这些技术通过多层次的数据智能系统来对抗当今最为复杂的安全威胁。然而，在实际操作中，即使是最先进的自动化控制系统往往也无法识别并阻止新型或异常的行为模式。当人工智能（AI）被用于驱动网络攻击时，问题变得更加严峻。攻击者可以利用AI生成非常规的方法，使得攻击行为难以被识别为恶意活动。本研究旨在探讨此类高级数据智能系统的潜在威胁，并通过构建一个概念验证（Proof of Concept, PoC）项目来展示这一威胁。 #### 二、背景知识介绍 **1. 终端检测与响应（Endpoint Detection and Response, EDR）** EDR是一种网络安全技术，它通过持续监控终端设备（如PC、服务器等）上的活动，以及对异常行为进行实时响应来保护企业网络不受侵害。EDR系统通常会收集大量数据，包括网络流量、系统日志等，然后运用机器学习算法分析这些数据，从而发现潜在的安全威胁。 **2. 多态键盘记录器** 多态键盘记录器是一种能够在不同环境中自动变化其代码结构的键盘记录器。这种类型的键盘记录器可以通过不断改变自身的形式来逃避反病毒软件的检测。传统的键盘记录器一旦被发现，其特征就会被加入到防病毒软件的数据库中，从而使未来的检测更加容易。相比之下，多态键盘记录器则可以不断地自我修改，使其难以被识别和阻止。 **3. 即时程序修改（On-the-Fly Program Modification）** 即时程序修改是指在程序运行过程中动态地修改其代码或内存状态的技术。这项技术可以用于合法的应用场景，例如热补丁更新或调试，但也可以被恶意软件利用来逃避检测。在本研究中，即时程序修改技术被用来动态修改键盘记录器的功能，使其能够在运行时根据需要调整行为，从而更难被检测到。 **4. 大型语言模型（Large Language Models, LLM）** 大型语言模型是一种基于深度学习的人工智能技术，能够理解和生成自然语言文本。这类模型通过大量的训练数据来学习语言结构和语义，从而具备强大的文本生成能力。在网络安全领域，大型语言模型可以被用于生成复杂的恶意代码或者模拟人类行为来进行社会工程学攻击。 #### 三、黑曼巴：AI合成多态键盘记录器 **1. 技术原理** 黑曼巴项目的核心是利用人工智能合成技术和即时程序修改技术来创建一个高度多态的键盘记录器。该键盘记录器能够根据环境的变化动态地调整自身的代码结构，以躲避检测。具体来说，项目利用了大型语言模型的能力来生成多变的代码片段，这些代码片段可以在程序运行过程中被即时插入到键盘记录器中，从而实现动态的代码变异。 **2. 实现过程** - **代码生成**：使用大型语言模型生成多个版本的键盘记录功能代码。 - **即时修改**：在程序运行过程中，根据预设规则或随机策略，选择合适的代码片段进行即时替换或添加，从而改变键盘记录器的行为。 - **无指挥中心操作**：整个过程不需要任何外部的指挥中心来进行指令下发或验证，完全依赖于内部逻辑和模型生成的代码进行自我调整。 **3. 安全影响** 由于黑曼巴键盘记录器具有高度的多态性和自适应性，它可以轻松绕过现有的EDR和其他自动化安全控制措施，从而对目标系统构成严重威胁。此外，由于其运行速度快且不依赖于传统的指挥中心架构，这使得传统防御手段几乎无法对其作出有效反应。 #### 四、结论 黑曼巴项目展示了如何利用人工智能技术来创建高度复杂的恶意软件，特别是针对当前自动化安全控制系统设计的弱点。随着AI技术的发展和普及，类似的威胁将越来越普遍。因此，对于企业和安全研究人员来说，加强对这类新型威胁的认识并开发相应的防御机制至关重要。未来的研究应该集中在如何提高现有安全技术的灵活性和智能性上，以便更好地应对不断演变的网络攻击。