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».

Лучшей защитой от ИИ-атак оказался человек, который никому не верит

ИИ уже прочно засел в кибербезопасности: в 2026 году его используют 78% специалистов против 50% годом ранее. Он сортирует события, помогает разбирать логи, пишет отчёты и расставляет приоритеты. Казалось бы, мечта. Но есть нюанс: доверять ему по-прежнему опасно.

По данным опроса SANS среди 536 ИТ- и ИБ-специалистов, 63% пользователей сталкиваются с серьёзными ошибками ИИ при обнаружении угроз и реагировании на них.

Главные проблемы — ложные срабатывания, слабая работа с новыми атаками и уверенные ответы, которые оказываются полной ерундой.

Две трети опрошенных признались, что за последний год ИИ хотя бы раз направлял их по ложному следу. Каждый одиннадцатый сталкивался с этим более 20 раз. Поэтому в отрасли всё чаще советуют относиться к нейросети как к стажёру: поручать рутину можно, отпускать без проверки — нет.

При этом атакующие тоже не дремлют. 78% организаций сообщили об атаках с применением ИИ: 45% подтвердили это, ещё 33% подозревают. Главная опасность не в каком-то магическом новом вредоносе, а в скорости. Разведка, перемещение по сети и запуск скриптов теперь могут занимать минуты, а не часы.

И вот тут привычные планы реагирования начинают разваливаться. Пока дежурный проснулся, открыл ноутбук и понял, что происходит, злоумышленник уже ушёл дальше.

Самыми эффективными мерами специалисты назвали поведенческое обнаружение, обучение сотрудников, проверку аналитиком и Zero Trust. Специализированные ИИ-защиты от ИИ оказались внизу списка.

Вывод неприятно простой: против умной атаки лучше всего работает не ещё одна нейросеть, а опытный человек с привычкой всё перепроверять.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru