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».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В BI.ZONE CPT добавили метрика EPSS для приоритизации уязвимостей

Согласно исследованию Threat Zone 2025, около 13% атак на организации в России и СНГ начинаются с эксплуатации уязвимостей в общедоступных приложениях. Однако, по данным BI.ZONE Threat Intelligence, в реальных атаках используется менее 1% всех известных брешей.

Теперь в BI.ZONE CPT добавили метрику EPSS для приоритизации уязвимостей. С ее помощью организации смогут определять наиболее опасные для них уязвимости, которые нужно устранять в первую очередь.

Традиционно уровень серьёзности уязвимости оценивают по метрике CVSS, но она показывает лишь техническую «тяжесть» проблемы, не отражая, насколько активно ей пользуются злоумышленники.

Для этого существует дополнительная метрика — EPSS (Exploit Prediction Scoring System). Она помогает понять, как велика вероятность того, что уязвимость будет эксплуатироваться в ближайшие 30 дней.

По словам руководителя направления анализа защищённости BI.ZONE Павла Загуменнова, высокий балл CVSS не всегда означает высокий риск. Некоторые уязвимости с формально «критическим» уровнем опасности сложно использовать на практике — они требуют специфических условий или глубоких знаний. Поэтому атакующие чаще выбирают простые и массово эксплуатируемые уязвимости.

EPSS строится на основе алгоритмов машинного обучения и учитывает множество факторов:

  • производителя и тип ПО, где обнаружена уязвимость;
  • наличие эксплойтов и PoC;
  • включение в список Known Exploited Vulnerabilities (KEV);
  • наличие детектов в популярных инструментах безопасности.

Как использовать EPSS на практике:

BI.ZONE предлагает ориентироваться на следующие уровни риска:

  • EPSS ниже 0,3 — низкий приоритет, вероятность эксплуатации мала;
  • EPSS 0,3–0,7 — средний риск, стоит запланировать устранение;
  • EPSS выше 0,7 — высокий риск, уязвимость нужно закрыть в первую очередь.

Ранее специалисты также отмечали, что злоумышленники всё чаще покупают эксплойты на теневых форумах. Например, участники кластера Paper Werewolf использовали уязвимость в архиваторе WinRAR, эксплойт для которой, по данным экспертов, стоил около 80 тысяч долларов.

В итоге ключевой вывод исследования прост: не все критические уязвимости одинаково опасны, и приоритизация по EPSS помогает сосредоточиться именно на тех, которые реальны для атаки — здесь и сейчас.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru