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».

Solar appScreener получил ИИ-триаж и автоматическое исправление уязвимостей

ГК «Солар» выпустила версию 3.16 платформы для безопасной разработки Solar appScreener. Основные изменения коснулись модуля статического анализа кода (SAST): в продукт добавили инструменты на базе ИИ для автоматической проверки результатов сканирования и подготовки исправлений для найденных уязвимостей.

Одним из ключевых нововведений стал ИИ-модуль триажа. Он анализирует результаты SAST-проверок, отсеивает ложные срабатывания и помогает разработчикам сосредоточиться на реальных проблемах безопасности.

По данным компании, модель обучалась на данных программных проектов и показывает точность более 90% при верификации уязвимостей.

Второй компонент — система автоматического исправления уязвимостей (CodeFix). Она предлагает готовые патчи для подтвержденных проблем безопасности, которые разработчик может использовать как основу для доработки кода.

Отдельно в Solar appScreener 3.16 переработали производительность самого SAST-анализатора. Теперь он активнее использует многоядерные процессоры для параллельной обработки файлов, что позволяет ускорить сканирование крупных проектов.

Обновление затронуло и модуль анализа сторонних компонентов (OSA). В нем появились дополнительные механизмы оценки лицензионных рисков и проверки используемых опенсорс-библиотек. Система анализирует не только зависимости проекта, но и информацию об авторах компонентов и возможные ограничения лицензий.

Также разработчики расширили поддержку языков программирования и улучшили инструменты для формирования SBOM-файлов. Для проектов на C и C++ появился анализ исходного кода, а для ряда языков добавлены новые возможности отслеживания потоков данных.

Еще одно изменение связано с требованиями регуляторов. В продукте появилась возможность использовать шкалу критичности уязвимостей в соответствии с классификацией ФСТЭК России, а также поддержка актуальной версии рейтинга OWASP Top 2025.

По данным «Солара», сегодня Solar appScreener используется более чем в 200 организациях, включая банки, ИТ-компании, транспортные и энергетические предприятия. Развитие подобных инструментов происходит на фоне растущего дефицита специалистов по безопасной разработке и увеличения объема программного кода, который необходимо проверять на наличие уязвимостей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru