Мошенников, освоивших ИИ, выдают артефакты на фейковых сайтах

Мошенников, освоивших ИИ, выдают артефакты на фейковых сайтах

Мошенников, освоивших ИИ, выдают артефакты на фейковых сайтах

Проведенное в «Лаборатории Касперского» исследование показало, что поддельные сайты, созданные с помощью ИИ, могут содержать следы использования таких онлайн-сервисов, которые мошенники поленились или забыли вычистить.

Рост доступности больших языковых моделей (БЯМ, LLM) способствует, в числе прочего, увеличению количества злоупотреблений.

Использование инструментов на их основе позволяет поставить генерацию контента, в том числе вредоносного, на поток, однако ИИ-помощников нельзя оставлять без присмотра, о чем не знают или забывают обманщики.

В ходе анализа на фишинговых и скамерских сайтах эксперты обнаружили такие артефакты, как ответы чат-ботов, в которых сработала встроенная защита; лексикон, характерный для известных LLM; служебные пометки со ссылкой на ИИ-сервис.

Так, из-за больших масштабов автоматизации или кривых рук на созданных ИИ страницах зачастую можно встретить извинения чат-бота, которому этикет не позволяет выполнить запрос. Взамен он предлагает «сделать что-то похожее», и это тоже попадает в паблик.

 

В данном примере присутствуют и другие свидетельства фейка — диакритический знак в слове «Login» и буква «ɱ» вместо «m» в заголовке (замена по методу тайпсквоттинга).

Использование LLM, по словам экспертов, могут также выдать характерные слова и фразы. Чат-боты OpenAI, например, часто употребляют delve («штудировать»), а конструкции вроде in the ever-evolving / ever-changing world / landscape («в изменчивом /развивающемся мире / ландшафте») использует множество нейросетей.

Предательский отказ ассистента подчиниться и другие маркеры изредка встречаются также в мегатегах поддельных сайтов. В примере ниже исследователи обнаружили еще один признак мошенничества — имя «bolygon» в URL имитации легитимного Polygon.

 

«Злоумышленники активно изучают возможности применения больших языковых моделей в разных сценариях автоматизации, но, как видно, иногда допускают ошибки, которые их выдают, — отметил руководитель группы исследований и ML-разработок в Kaspersky Владислав Тушканов. — Однако подход, основанный на определении поддельной страницы по наличию тех или иных “говорящих слов”, ненадёжен. Поэтому пользователям нужно обращать внимание на подозрительные признаки, например логические ошибки и опечатки на странице. Важно убедиться, что адрес сайта совпадает с официальным».

Подпишитесь на новости

В России ограничивают целые сети хостингов: соединение есть, данные не идут

Российские пользователи могут сталкиваться с ограничениями доступа не к отдельным сайтам, а к сетям зарубежных хостинг-провайдеров. К такому выводу пришёл автор под ником msinakaev: он проверил 435 тестовых точек у 154 компаний. Характерный симптом — соединение устанавливается, передаёт немного данных и зависает.

Методику и результаты автор опубликовал на Хабре. Сначала исследователь проверил доступность файлов из Европы, затем повторил тесты из России.

Через домашнее подключение загрузка прошла у 87% точек. Зависшие адреса, по его подсчётам, сгруппировались в 14 сетей, включая OVH, Hetzner, DigitalOcean, Vultr и Scaleway.


Стоит отметить, что небольшой хостинг может арендовать инфраструктуру крупного провайдера и попадать под ограничения вместе с его сетью. У одного бренда разные площадки поэтому могут работать по-разному.


Дополнительные эксперименты привели автора к выводу, что порог зависит от количества пакетов в TCP-соединении, а не от фиксированного объёма данных. После его достижения обмен зависал в обе стороны. Проверенные UDP-подключения в этих опытах продолжали работать.


Исследователь связывает поведение с ТСПУ, но доступа к оборудованию и правилам фильтрации у него нет.

Тем не менее масштаб выводов стоит держать в узде: основные замеры сделаны 5-6 ноября одним человеком на двух подключениях в одном городе, МТС проверялся на небольшой выборке. AWS и Azure в исследование не вошли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru