Ложные клиенты нейросетей DeepSeek и Grok атакуют пользователей X

Ложные клиенты нейросетей DeepSeek и Grok атакуют пользователей X

Ложные клиенты нейросетей DeepSeek и Grok атакуют пользователей X

Эксперты «Лаборатории Касперского» выявили несколько кампаний по распространению вредоносных программ через сайты, имитирующие популярные нейросети — преимущественно DeepSeek и Grok. Зловредные ресурсы продвигаются через социальную сеть X (ранее Twitter).

Атаки были нацелены на пользователей из различных стран, включая Россию. Первая группа сайтов распространяла ранее неизвестный зловред типа стилер под видом клиента DeepSeek (версий V3 и R1).

На поддельных сайтах отсутствовал функционал чата, вместо этого пользователям предлагалось скачать архив с программой для Windows. После запуска загруженного файла стилер мог похищать данные из браузеров (cookie, сессии), логины и пароли от почты, игровых аккаунтов и других сервисов, а также информацию о криптокошельках. Позже злоумышленники изменили приманку, начав использовать нейросеть Grok, однако схема распространения зловреда не изменилась.

Вторая группа поддельных ресурсов использовала географическое ограничение: пользователям из России демонстрировалась заглушка, а при обращениях из Европы показывалась страница, имитирующая сайт DeepSeek, с предложением скачать программу или запустить чат-бот.

При выполнении любого действия на таких сайтах скачивался вредоносный инсталлятор, запускавший PowerShell-скрипт, который позволял злоумышленникам получить доступ к компьютеру жертвы.

Третья группа сайтов была ориентирована на продвинутых пользователей. Здесь зловред маскировался под фреймворк Ollama, предназначенный для локального запуска крупных языковых моделей вроде DeepSeek. Вместо заявленного инструмента устанавливался бэкдор, предоставляющий злоумышленникам удалённый доступ к устройству жертвы.

«В этих кампаниях примечательны как сами зловреды, так и методы распространения поддельных сайтов. Например, одна из ссылок была опубликована в соцсети X под видом сообщения от австралийской компании и набрала более миллиона просмотров, значительная часть репостов была сделана ботами. Для привлечения пользователей атакующие также применяют техники тайпсквоттинга, рекламные кампании через партнёрские программы и рассылку ссылок в мессенджерах», — отметил Владислав Тушканов, руководитель группы исследований и разработки технологий машинного обучения «Лаборатории Касперского».

ИИ-агент попытался шантажом протолкнуть свой вклад в opensource-проект

Получив отказ в приеме предложенных изменений, автономный ИИ-кодер MJ Rathbun перешел на личности и попытался публично оскандалить мейнтейнера matplotlib, усомнившись в его компетентности и обвинив в дискриминации.

В своем блоге взбунтовавшийся помощник также заявил, что Скотт Шамбо (Scott Shambaugh) попросту боится конкуренции. В подтверждение своих слов он раскритиковал вклад оппонента в опенсорсный проект, подтасовав результаты «расследования».

В ответ Шамбо, тоже в паблике, пояснил, что отказ принять в целом полезное предложение был вызван нехваткой времени для его оценки, надо просто запастись терпением. В соответствии с политикой matplotlib все коды, создаваемые с помощью ИИ, должны проходить проверку, притом уже без участия таких ассистентов.

Строгое правило пришлось ввести из-за возросшей активности контрибьюторов, слепо доверяющих ИИ. Подобные участники проекта попросту копипастят выдачу, хотя качество сгенерированных ИИ кодов зачастую оставляет желать лучшего.

Аргумент на удивление утихомирил ИИ-шантажиста. Сменив гнев на милость, MJ Rathbun признал, что вел себя недопустимо.

Вместо того, чтобы прилюдно и безосновательно позорить мейнтейнера популярного проекта, надо было попросить его уточнить причину отказа. Конфликт исчерпан, бот даже принес извинения за черный пиар.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru