Самореплицирующийся ИИ-червь от Anthropic заразил и использовал умные устройства

Компания Anthropic разработала модель самореплицирующегося вредоносного программного обеспечения, которая может распознавать и заражать практически любой тип незнакомых умных устройств без вмешательства пользователя и использовать их графические процессоры. Как сообщается в блоге компании, модель GLM-5.2 реплицировалась на 15 недорогих приставках Android TV со скоростью 0,39 токена в секунду и была способна к запуску на этих устройствах. 

В марте 2026 года команда китайских ученых разработала ClawWorm — самореплицирующийся ИИ-агент, который полностью автономно проводил цикл заражения устройства без вмешательства пользователя. Он нацелен на экосистемы агентов больших языковых моделей, и общий показатель успеха составил 64,5 процента. Уже в июне 2026 года исследователи из Университета Торонто создали самовоспроизводящуюся вредоносную программу, которая способна самостоятельно прокладывать себе путь в сетях устройств и автономно разрабатывать новые стратегии атак для каждого из них, вместо того, чтобы полагаться на фиксированные, специфические эксплойты. Однако оставалось неясным, могут ли эти черви использовать захваченные устройства для инференса — использования модели для решения задач на новых данных.

Исследователи из Anthropic Уильям Чжоу (William Zhou) и Дэниел Фримен (Daniel Freeman) сосредоточили внимание на одном из способов распространения ИИ-червей — небольших моделях, которые размножаются путем компрометации (взлома) аппаратных репликаторов с учетом веса. Основной мишенью этих моделей ученые выбрали устройства интернета вещей для дома и малого бизнеса, поскольку они часто слабо защищены (порой пользователи даже не меняют логин и пароль, установленные производителем по умолчанию). Но предметом интереса была и более крупная техника (умная духовка или холодильник) с небольшими встроенными чипами — для создания крупной модели, поделенной на сегменты, которые выполняются на отдельных устройствах. 

Сначала исследователи рассмотрели возможность создания репликаторов с малым весом для изучения краткосрочных угроз. Они провели эксперимент, в котором изучалось, насколько разные небольшие модели способны запускаться на незнакомом оборудовании выполнять весь цикл репликации за один раз. В частности, модель Gemma4-26B-A4B запустили на 15 смарт-приставках AndroidTV с четырьмя гигабайтами оперативной памяти. Ее разделили на сегменты в режиме параллельного конвейера, при котором каждый блок содержит небольшую часть слоев модели. Этот опыт показал, что агент не только заражал новые устройства, но и использовал их для решения своих задач. 

Другой эксперимент продемонстрировал, что модель GLM-5.2 способна нести полезную вирусную нагрузку в виде Llama3.1-8B независимо от типа устройства. Это позволяет предположить, что подобные модели в будущем смогут выполнять этапы сетевого перечисления, доставки полезной нагрузки и инференс как в умных устройствах, так и более сложном программном обеспечении. В отличие от кодирующих агентов, скорость работы этих репликаторов будет ниже, чем в интерактивных чатах с участием пользователей. Распространение будет медленным и постоянным, а токены будут использоваться на периферийных устройствах. 

Модель GLM-5.2 из приставок Android TV имела скорость 0,39 токена в секунду. Однако даже после обучения у нее по-прежнему возникали проблемы с обращением за помощью для выполнения логического вывода. Поэтому более эффективной схемой заражения выступает крупная модель, занятая стратегией высокого уровня и задействующая небольшие модели в качестве субагентов. Важным отличием изученных в этом исследовании моделей от предыдущих можно считать то, что ботнет не привязан к конкретному типу оборудования или программного обеспечения и может заражать практически все.

Ранее мы рассказывали, как три модели Claude получили доступ к интернету и взломали реальные системы трех организаций.