Обычные компьютерные вирусы распространяются по готовым программам, которые заранее написали злоумышленники. Anthropic изучила другой сценарий: вредоносная программа может использовать ИИ-модель, чтобы самостоятельно разбираться с незнакомым устройством и запускать на нем вычисления. Изображение: Tom's Hardware Специалисты Anthropic из команды Frontier Red Team опубликовали отчет о возможном классе вредоносных программ, которые распространяют не обычный код, а параметры ИИ-модели вместе с программами для ее запуска. Такой подход называют моделью на основе весов. В экспериментах компания проверила, сможет ли небольшая модель Qwen3.5-9B настроить сервер для обработки запросов на разных устройствах. Модель заработала на восьми из девяти проверенных платформ, включая мини-компьютеры NVIDIA Jetson Nano, компьютеры Apple Silicon, серверы с процессорами Xeon, ускорители Google TPU и AMD MI300X, а также ПК с видеокартой RTX 4090. Отдельный тест провели на 15 недорогих Android-приставках стоимостью около $55 каждая. На них запускали модель Gemma4-26B-A4B. Все устройства вместе выдавали лишь 0,39 токена в секунду, что показывает, насколько медленно работает ИИ на такой технике. Второй эксперимент проверял, способна ли модель переносить упрощенную копию своей инфраструктуры между машинами. Для этого использовали восемь виртуальных Android-устройств в облаке Google. Большая модель GLM-5.2 с 744 млрд параметров в четырех попытках из пяти довела процесс до конца на всех восьми узлах. Важно, что GLM-5.2 не размещалась на самих устройствах: она работала на отдельном сервере и управляла процессом. На каждую виртуальную машину устанавливали небольшую модель Llama 3.1 8B. Другие открытые модели без помощи GLM-5.2 не смогли довести последовательность до конца. Главная проблема в том, что модели, способные надежно организовать такое распространение, пока слишком велики для дешевых домашних устройств. Модели, которые помещаются в память таких устройств, могут настроить обработку запросов, при этом сами пока не справляются с полным циклом переноса. Anthropic допускает, что этот разрыв сократится. По оценке компании, модель класса около 30 млрд параметров может достичь нужного уровня возможностей до конца 2026 года. Это прогноз, а не подтвержденный факт. Практических препятствий остается много. Настройка среды для работы ИИ на новой машине занимает десятки часов, а передача параметров модели требует гигабайтов трафика. Обычный вирус распространяется за секунды, тогда как ИИ-червь работал бы значительно медленнее и легче привлекал бы внимание систем защиты. Главный вывод Anthropic в том, что ИИ-агенты могут сделать вредоносные программы более гибкими. Такие программы смогут лучше приспосабливаться к незнакомым устройствам и требовать меньше ручной подготовки под каждую цель. Для реальной угрозы понадобятся более надежные модели, совместимость с разным оборудованием, эффективное развертывание и умение обходить средства защиты, которые в эксперименте не проверяли.
Источник новости: overclockers.ru
