Фишеры начали использовать чат-боты для кражи ключей к аккаунтам и счетам

Фишеры начали использовать чат-боты для кражи ключей к аккаунтам и счетам

Фишеры начали использовать чат-боты для кражи ключей к аккаунтам и счетам

Эксперты Trustwave SpiderLabs предупреждают о новой уловке фишеров: на одном из сайтов-ловушек обнаружен чат-бот, который шаг за шагом выманивает у посетителей целевую информацию. Использование интерактивного элемента придает больше убедительности фальшивке; с той же целью злоумышленники имитируют CAPTCHA и прием платежей с двухфакторной аутентификацией (2FA).

Атака, как обычно, начинается с фишингового письма — в данном случае с извещения DHL о проблемах с доставкой. Анализ email-заголовков показал, что в строке From: отсутствует адрес отправителя.

 

Нажатие кнопки, вставленной в тело письма, инициирует запуск браузера и загрузку PDF-файла со ссылками на фишинговый сайт. Этот трюк призван ввести в заблуждение email-защиту.

 

На сайте-ловушке посетителя приветствует виртуальный помощник. Это подобие чат-бота обладает скромным набором реплик, его основная задача — завоевать доверие потенциальной жертвы и заставить ее заполнить фишинговые формы. 

Визитера просят подтвердить номер для отслеживания почтового отправления и поясняют, что в ходе транспортировки стикер на бандероли был поврежден, в результате доставка стала невозможной. Для достоверности чат-бот показывает фото некой бандероли, предлагая предоставить недостающие данные и оплатить повторное оформление мелкого пакета, которое придется выполнить вручную.

 

Если адресат согласен на изменение сроков доставки и кликнет по предложенной кнопке, ему покажут CAPTCHA — картинку, встроенную в HTML. Уловка тоже призвана создать иллюзию легитимности ресурса, но в отличие от чат-бота уже использовалась в атаках фишеров.

Затем пользователя просят заполнить первую фишинговую форму — ввести учетные данные DHL (email и пароль) и предпочтительный адрес доставки. После отправки этих сведений его перенаправляют на страницу Secure Pay, где требуется ввести данные платежной карты: имя владельца, номер, срок действия и код CVV. 

Аналитики заметили, что Secure Pay при этом проверяет правильность номера карты и пытается определить ее тип. По завершении процесса жертве через редирект отображается страница подтверждения транзакции с полем для ввода одноразового пароля, якобы высланного в виде СМС.

Примечательно, что номер телефона при этом не запрашивали, в формах фишеров эта строка отсутствует. Исследователи попробовали вводить произвольные цифры, но им каждый раз сообщали, что время ввода истекло, и возвращали на ту же страницу. Пятая попытка оказалась успешной — «код» с благодарностью приняли. 

Приведенный здесь образец фишингового письма был обнаружен 25 марта. Сайт с чат-ботом все еще работает, но перенесен в другой домен — какой, эксперты не пишут. Прежний, 24mhd[.]com, явно не имел ничего общего с используемым брендом; в URL страниц, правда, имя DHL было вставлено, но с опечаткой в расчете на невнимательность пользователей— как dhi (см. список фишинговых ссылок в блог-записи SpiderLabs).

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru