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.

Вышел Android-инструмент для поиска VPN по методичке Минцифры

Разработчик под ником xtclovver выпустил проект RKNHardering — тестовое Android-приложение, которое, как утверждается, умеет искать на устройстве признаки использования VPN и прокси по логике, близкой к недавно обсуждавшейся методичке для российских ИТ-компаний.

Согласно описанию проекта, приложение написано на Kotlin и предназначено для проверки того, насколько заметен используемый сервис обхода блокировок.

Достоверно подтвердить все заявленные возможности проекта по открытым источникам пока нельзя, но сам факт появления такого инструмента хорошо ложится в текущую повестку.

RKNHardering анализирует трафик, сверяет IP-адреса с базами прокси, VPN и адресов дата-центров, а затем пытается оценить, насколько подозрительно выглядит используемое соединение.

 

Автор также отдельно поблагодарил runetfreedom за proof-of-concept, на основе которого, по его словам, была реализовано детектирование одного из сценариев обхода split tunneling (раздельное туннелирование). Сам runetfreedom действительно ведёт публичный GitHub-аккаунт, где размещает связанные с этой темой материалы.

 

Фон у этой истории понятный. В начале апреля СМИ сообщили, что Минцифры направило крупнейшим интернет-компаниям рекомендации по выявлению пользователей с включёнными VPN и при этом отдельно признало, что на iPhone такие возможности «существенно ограничены» из-за особенностей iOS.

В тех же публикациях говорилось, что внедрение механизмов поиска VPN предлагается начинать именно с мобильных устройств на Android и iOS.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru