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».

Kaspersky научила корпоративные смартфоны сбрасывать звонки мошенников

«Лаборатория Касперского» добавила в расширенную версию Kaspersky Secure Mobility Management контроль звонков на Android-устройствах. Теперь корпоративные смартфоны смогут предупреждать сотрудников о подозрительных номерах или блокировать вызовы автоматически.

Когда поступает звонок, Kaspersky Endpoint Security для Android проверяет репутацию номера по локальным офлайн-базам и глобальным онлайн-базам.

Дальше всё зависит от политики компании: приложение либо покажет предупреждение, либо сразу отправит нежелательного собеседника разговаривать с гудками.

Администраторы могут блокировать отдельные категории вызовов, создавать чёрные и белые списки, а также назначать разные правила группам сотрудников. Например, рекламные звонки можно запретить всей организации, но оставить коммерческому отделу, вдруг за очередным выгодным предложением всё-таки скрывается клиент.

Новая функция должна снизить риски телефонного мошенничества и социальной инженерии. Злоумышленники нередко звонят сотрудникам, чтобы выманить конфиденциальную информацию или убедить их перевести деньги со счёта компании. Заодно фильтрация поможет сократить поток спама, который особенно мешает специалистам, постоянно работающим со звонками.

Kaspersky Secure Mobility Management предназначена для управления корпоративными мобильными устройствами, приложениями, данными и политиками безопасности на протяжении всего их жизненного цикла.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru