QR-коды помогают фишерам скрывать свои страницы от обнаружения

QR-коды помогают фишерам скрывать свои страницы от обнаружения

QR-коды помогают фишерам скрывать свои страницы от обнаружения

Эксперты Check Point выявили новый вариант квишинга (фишинг с помощью QR-кодов). Встроенная в QR-код ссылка ведет на ресурс, снимающий цифровой отпечаток посетителя; по результатам проверки отрабатывает тот или иной редирект.

По данным аналитиков, в августе – сентябре 2023 года число квишинг-атак по каналам электронной почты возросло на 587%. ИБ-вендорам пришлось в срочном порядке разрабатывать спецзащиту для имейл; в ответ злоумышленники скорректировали схему атаки.

Ранее она была довольно проста: при сканировании присланного в письме QR-кода происходило перенаправление на фишинговую страницу. Теперь таких редиректов несколько, и конечный пункт назначения зависит от устройства пользователя (Android или, к примеру, macOS-компьютер), совершившего переход по стартовой ссылке.

Атака, как и прежде, начинается с поддельного сообщения, конечная цель злоумышленников тоже не изменилась: кража учетных данных, иногда с установкой зловреда. Вредоносный QR-код чаще всего вставлен в тело письма, хотя может также присутствовать в PDF-вложении.

 

Встроенная в QR-код ссылка привязана к ресурсу, выполняющему слепую переадресацию в другой домен для автоматической проверки взаимодействующего устройства по заданным параметрам (ОС, браузер, размер экрана и т. п.).

 

По результатам проверки пейлоад может перенаправить посетителя на фишинговую страницу (например, фейковый вход на сервис Microsoft) либо подключить ресурсоемкую программу как меру против попыток деобфускации и обратного инжиниринга.

За две январских недели эксперты насчитали около 20 тыс. таких квишинг-атак. Обычная защита имейл обнаружить их не в состоянии, так как она проверяет только первую ссылку. В данном случае используются несколько слоев обфускации, и выявить угрозу смогут лишь комплексные решения, работающие на разных уровнях.

«Фишинговые атаки при помощи QR-кодов набирают обороты по всему миру, — комментирует главный специалист отдела комплексных СЗИ компании «Газинформсервис» Дмитрий Овчинников. — Использование ИИ позволяет аферистам конструировать такие вредоносные воздействия довольно быстро и с низкими трудозатратами. Если мы говорим про атаку на корпоративных пользователей, то ответом на такого рода угрозы стал класс средств защиты информации UEBA».

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru