Засев Lumma Stealer через CAPTCHA прикрыли легальными рекламными сервисами

Засев Lumma Stealer через CAPTCHA прикрыли легальными рекламными сервисами

Засев Lumma Stealer через CAPTCHA прикрыли легальными рекламными сервисами

Эксперты Guardio Labs и Infoblox проанализировали масштабную кампанию по распространению инфостилера Lumma через фейковые CAPTCHA. Как оказалось, для сокрытия вредоносной активности ее авторы использовали легитимную рекламную сеть.

Мошенническая схема заражения, условно названная DeceptionAds, полагается на механизмы malvertising. Использование платформы монетизации трафика Monetag для показа вредоносной рекламы позволяет злоумышленникам собирать до 1 млн просмотров в сутки; число жертв при этом измеряется тысячами.

Приманкой обычно служат пиратские копии кинофильмов и софта. При клике на баннер отрабатывает скрипт, отсеивающий ботов. По итогам проверки он может перенаправить посетителя на страницу с фальшивым CAPTCHA.

Пока тот прилежно выполняет инструкции по прохождению теста, встроенный в страницу JavaScript скрытно, подобно ClickFix, копирует вредоносную PowerShell-команду в буфер обмена визитера, что приводит к развертыванию Lumma. Для сокрытия фейков мошенники используют ссылки, сгенерированные трекинг-сервисом BeMob.

 

Получив сообщения о злоупотреблениях, операторы Monetag и BeMob удалили аккаунты, связанные с данной malvertising-кампанией (в первом случае их оказалось более 200). Быстро принятая мера помогла эффективно заблокировать доступ к вредоносным страницам — к сожалению, ненадолго: на прошлой неделе они заработали вновь.

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