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.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru