Интересный фишинг: атакующие используют заголовки HTTP для кражи данных

Интересный фишинг: атакующие используют заголовки HTTP для кражи данных

Интересный фишинг: атакующие используют заголовки HTTP для кражи данных

Киберпреступники запустили новые фишинговые кампании, в которых используются записи «refresh» в HTTP-заголовках для доставки поддельных страниц с формами входа. Задача — вытащить учётные данные получателя.

Об атаках рассказали специалисты Unit 42 (принадлежит Palo Alto Networks) Ю Чжан, Цзэю Ю и Вэй Ван. В отчёте отмечается следующее:

«Эти кампании отличаются от других фишинговых атак использованием отправляемого сервером заголовка ответа, который встречается до обработки HTML-контента».

«Вредоносные ссылки заставляют браузер жертвы обновлять и перезагружать веб-страницу. При этом взаимодействие с самим целевым пользователем не требуется».

 

Более 36% этих атак были направлены на организации экономического сектора, 12,9% — на финансовые услуги, 6,9% — госсектор, 5,7% — сферу здравоохранения.

Кампании начинаются с доставки вредоносных ссылок через URL в нештатном заголовке ответа HTTP — Header Refresh, где содержатся адреса электронной почты интересуемых получателей. Сама ссылка, на которую необходимо перенаправить жертву, встроена в заголовок ответа Refresh.

Вредоносный URL, который присутствует в изначальном электронном письме, в одних случаях замаскирован под легитимный домен, в других — ведёт на скомпрометированный ресурс. При переходе стартует серия редиректов, «приземляющая» получателя на страницу для сбора учётных данных.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru