Сгенерированные ИИ видеоролики помогают раздавать инфостилеров на YouTube

Сгенерированные ИИ видеоролики помогают раздавать инфостилеров на YouTube

Сгенерированные ИИ видеоролики помогают раздавать инфостилеров на YouTube

По данным CloudSEK, последнее время количество вредоносного видео на YouTube ежемесячно увеличивается в 2-3 раза. Для создания таких приманок злоумышленники зачастую используют платформы Synthesia и D-ID, реализующие ИИ-технологии.

Поддельные видеоматериалы обычно рекламируют кряки популярных лицензионных продуктов — Photoshop, Premiere Pro, Autodesk 3ds Max, AutoCAD. Созданные средствами ИИ персонажи на разных языках рассказывают, каким образом загрузить и установить пиратский софт.

По ссылкам в описаниях загружаются в основном инфостилеры — Raccoon, RedLine, Vidar. Для распространения видеоприманок злоумышленники используют угнанные аккаунты YouTube, получая доступ с помощью учетных данных, утекших в Сеть или добытых посредством фишинга.

Каждый час из-под взломанных аккаунтов публикуется по 5-10 роликов. Для их продвижения используется черный SEO: к видеоматериалам добавляется множество разноязыких тегов, способных ввести в заблуждение алгоритм YouTube и заставить его вывести фальшивку в топ поисковой выдачи.

Значительный рост числа публикаций со ссылками на инфостилеров наблюдается на видеохостинге с ноября. Распространением зловредов на этой площадке занимаются так называемые трафферы (traffer) — чернорабочие с криминальным опытом, нанятые по объявлению в даркнете.

 

Ссылки для загрузки зловредов обычно маскируются с помощью редиректоров Bitly и Cuttly. Злоумышленники также активно используют облачный хостинг (MediaFire, Google Drive), GitHub и мессенджеры (Discord, телеграм-платформа Telegra.ph).

 

Активизация трафферов на YouTube по времени совпала с новым вбросом от разработчиков инфостилеров. За последние месяцы в интернете объявилось около десятка таких новобранцев, как Stealc и WhiteSnake.

Для снижения риска заражения пользователям советуют включить многофакторную аутентификацию (MFA), не кликать по ссылкам в письмах незнакомцев и воздержаться от скачивания / использования пиратского софта.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru