Фишеры всё чаще обходят защиту с помощью SVG в письмах

Фишеры всё чаще обходят защиту с помощью SVG в письмах

Фишеры всё чаще обходят защиту с помощью SVG в письмах

Киберпреступники стали чаще использовать вложения в формате Scalable Vector Graphics (SVG) для вывода фишинговых форм или доставки вредоносных программ. Такой формат, по словам экспертов, помогает уходить от детектирования.

SVG — пример векторной графики, отличающийся от растровых JPG и PNG использованием линий, форм и текстовых данных. Основное преимущество SVG в возможности менять размер без потери качества.

Использовать SVG в фишинговых кампаниях злоумышленники научились далеко не вчера. Тем не менее исследователи из MalwareHunterTeam отмечают рост числа таких атак. Специалисты даже поделились образцами участвующих в подобной кампании вредоносов — здесь и здесь.

Помимо самой графики, файлы в формате SVG способны выводить HTML-контент с помощью элемента <foreignObject>, а также выполнять JavaScript-код после загрузки графики.

Эта функциональность позволяет атакующим создавать фишинговые формы, передающие введённые учётные данные. Одно из таких вложений, пойманное в недавней киберкампании, представляет собой замаскированный под Excel-таблицу файл (детекты на VirusTotal).

В этом файле можно найти форму, отправляющую всю введённую информацию злоумышленникам.

Источник: BleepingComputer

 

А вот ещё один пример: SVG-вложение подаётся под видом официального документа, предлагающего кликнуть на кнопке «Загрузить». По ссылке происходит скачивание вредоносной программы.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru