Мобильный спам в 125 000 раз эффективнее традиционного

Мобильный спам в 125 000 раз эффективнее традиционного

...

Мошеннические схемы, рассчитанные на пользователей мобильных телефонов, гораздо выгоднее для киберпреступников, чем традиционные схемы вроде фишинга. Об этом говорится в исследовании, проведенном фирмой AdaptiveMobile.



Согласно результатам исследования, мобильный спам в 125 000 раз эффективнее, чем традиционный спам по электронной почте.

Одна текстовая спам-рассылка на мобильные телефоны может принести мошенникам более 10 миллионов долларов всего за три дня, утверждают эксперты из AdaptiveMobile.

Мобильные мошеннические схемы разнообразны. Это могут быть эксплуатация функциональностей смартфонов для подключения к Интернету с целью заражения мобильными вирусами или клик-фрода (имитация кликов по рекламным ссылкам для получения прибыли). Популярны и приемы так называемой социальной инженерии, чтобы побудить владельца телефона совершить какие-либо действия - например, позвонить на какой-либо номер или отправить SMS.

В Adaptive Mobile отмечают, что привлекательность мобильных телефонов для кибермошенников в том, что телефоны и смартфоны используются отнюдь не только для звонков и отправления-получения текстовых сообщений. Поэтому пользователи мобильных телефонов могут стать жертвами киберпреступников. Платежи, совершаемые по мобильному телефону, предоставляют прямую ссылку на электронный кошелек, что делает мобильные мошеннические схемы особенно привлекательными для преступников.

Источник

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru