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».

Банковские трояны для Android сменили вывеску и спрятались в дропперах

Число атак на Android снизилось, но расслабляться рано: операторы банковских троянов просто сменили упаковку. Теперь они всё чаще прячут начинку в приложениях-дропперах, которые выглядят прилично, проходят первичную проверку, а уже после установки подтягивают зловред.

Во втором квартале 2026 года решения «Лаборатории Касперского» заблокировали 1,99 млн атак с использованием зловредов, рекламных и потенциально нежелательных программ.

Кварталом ранее их было 2,68 млн. Однако снижение не означает, что охотники за банковскими счетами ушли в отпуск.

За квартал специалисты обнаружили 304 тыс. вредоносных установочных пакетов для Android, включая 93,6 тыс. образцов банковских троянов и 570 шифровальщиков. Банковские трояны остались крупнейшей категорией с долей 30,77%, но активность дропперов резко выросла.

 

Заражение происходит так: пользователь устанавливает безобидную на вид утилиту, а та позднее загружает банковский троян. Например, размещённая в Google Play программа для чтения PDF показывала поддельное предложение обновиться, после чего устанавливала Anatsa. Проверка магазина видит читалку, жертва — привычное обновление, а банковский счёт получает незваного гостя.

Дроппер в приложении Cleanova действовал хитрее. Он отправлял на управляющий сервер сведения об источнике установки и получал полезную нагрузку только при подходящем сценарии. Если программа оказывалась у исследователей или в автоматической песочнице, зловред мог не подавать признаков жизни.

Доля пользователей, атакованных Trojan-Dropper.AndroidOS.Banker.dd, подскочила с 0,01% в первом квартале до 2,16% во втором. Продолжили расти и семейства Mamont и Creduz: разработчики штампуют новые сборки, испытывают способы доставки и обхода детектирования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru