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».

Обработал фото ИИ — готовь дисклеймер: в России обсуждают маркировку

Изображения, аудио и видео, созданные с помощью больших моделей искусственного интеллекта, могут обязать маркировать. Соответствующие поправки к закону об ИИ и Гражданскому кодексу подготовила рабочая группа Совета при президенте РФ.

Сейчас закон требует от крупных платформ с аудиторией более 500 тыс. россиян в сутки лишь предоставить пользователям техническую возможность поставить отметку. Делать это обязательно авторов не заставляют, сообщают «Ведомости».

Поправки меняют подход: предупреждение об использовании ИИ может стать обязательным, а его формат, содержание и место размещения определит уполномоченное ведомство. Какое именно, в проекте не указано. Обсудить документ планируют 19 августа, но сроки возможного внесения в Госдуму пока неизвестны.

Главная интрига скрывается в формулировке «создан с применением ИИ». Под неё могут попасть не только полностью сгенерированные ролики и изображения, но и обычные фотографии, слегка обработанные нейросетевым фильтром. Минимальная доля машинного участия не установлена.

Не определено и то, кто должен наносить метку, если один человек создал материал, а другой его опубликовал. Проект не объясняет, кто станет искать нарушения, обязана ли маркировка переживать перенос файла между платформами и какая ответственность грозит за её отсутствие.

Представители отрасли опасаются, что обязательные отметки усложнят работу законопослушных российских сервисов, но не остановят создателей дипфейков. Те смогут пользоваться зарубежными инструментами и загружать контент без предупреждений.

Эксперты предлагают смешанную схему, похожую на китайскую: видимые и скрытые машиночитаемые метки добавляют ИИ-сервисы, платформы проверяют их, а пользователи сообщают о происхождении материала.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru