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».

На продажу выставлены данные 340 млн пользователей OnlyFans

На одном из хакерских форумов выставили на продажу массив данных, который якобы содержит сведения о 340 млн пользователей популярного ресурса для взрослых OnlyFans. Скорее всего, речь идёт о компиляции из более ранних утечек и публично доступной информации из аккаунтов. Однако такие данные всё равно могут использоваться для шантажа, фишинга и других атак.

Об обнаружении объявления сообщил портал Hackread. Пользователь под ником Euphoric_Reply_5727 предлагает за 0,3 биткоина сведения о 340 млн пользователей и авторов контента.

По данным из объявления, массив содержит имена пользователей, ники профилей, адреса электронной почты, номера телефонов, даты создания аккаунтов, статистику контента, рейтинги авторов и подписчиков, связанные профили в социальных сетях, а также частичные платёжные данные — последние четыре цифры номера карты.

Продавец утверждает, что получил данные из внутренних систем платформы. Однако в личной переписке он признал, что собрал массив из разных источников и сопоставил его с публично доступной информацией из аккаунтов. При этом проверка Hackread показала, что база как минимум частично содержит актуальные сведения.

Из-за этого такие данные могут использоваться для шантажа, фишинга, подбора паролей, социоинженерных атак и других видов посягательств.

Официального сообщения от OnlyFans по поводу инцидента пока не было. Объективных данных, подтверждающих взлом платформы, также нет.

В январе текущего года в публичном доступе уже обнаружили массив почти из 150 млн логинов и паролей пользователей различных сервисов, включая OnlyFans. Предположительно, его источником были данные, собранные инфостилерами.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru