Спамеры бьют рекорды

Спамеры бьют рекорды

По данным Symantec, в ноябре уровень спама в почтовом трафике составил 70,5% ― на 3,7 пункта меньше, чем в предыдущем месяце. Это самый низкий показатель за последние 3 года. Стремясь удержать свои позиции, спамеры все чаще прибегают к целевым рассылкам и обращаются к альтернативным каналам, в первую очередь к социальным сетям.



Самые высокие уровни спама в отчетный период наблюдались в России (76,7%) и в Саудовской Аравии (76,6%), а в разделении по отраслям хозяйственной деятельности ― в автомобильной промышленности (73,0%). Главным источником спама в настоящее время являются США (28,0% общего объема), второе место занимает Индия (9,0%), третье ― Россия (5,7%), сообщает securelist.com.

Фармаспам продолжает сокращаться; в ноябре на его долю приходилась лишь треть нелегитимных писем ― вдвое меньше, чем в конце прошлого года. С приближением рождественских праздников активизировались спам-рассылки, рекламирующие реплики элитных товаров (19,5%). В 2,5 раза возросло число непрошеных коммерческих бюллетеней (17,5%), в 5 раз ― количество рекламы порноресурсов и сайтов знакомств (12,5%). Больше половины ссылок в URL-спаме были привязаны к доменной зоне .com, 9,4% ― к зоне .ru (9,4%, на 1 пункт больше, чем в октябре). Размеры спам-писем в минувшем месяце немного увеличились; 57,8% из них составляли менее 5 КБ, 31,2% ― 5-10 КБ.

На долю фишинговых сообщений пришлось 0,33% спама ― несколько больше, чем в октябре. Больше прочих от фишинга страдали Южная Африка и Великобритания, а из сфер хозяйственной деятельности ― госсектор. Число поддельных сайтов увеличилось на 66,1%, больше половины из них были обнаружены на территории США. 88,3% сайтов-ловушек имитировали ресурсы финансовых организаций. Вчетверо увеличилось количество фишинговых сайтов, созданных с помощью готовых комплектов для проведения кибератак. На их долю приходилось больше половины ловушек, обнаруженных Symantec в отчетный период. 78% подделок, созданных автоматизированными средствами, имитировали ресурсы одной из популярных социальных сетей.

Доля вредоносных сообщений в общем объеме спама уменьшилась на 0,03 пункта и составила 0,39%. Из них 1 письмо на 8,3 тыс. было адресовано служащим конкретной компании, т.е. служило началом целевой атаки. В общем потоке почтовой корреспонденции такие зловредные письма и вовсе редки, примерно 1 письмо на 2 млн., однако эксперты отмечают, что с конца прошлого года их количество заметно увеличилось. 40,2% вредоносных посланий, зафиксированных в ноябре, были снабжены ссылкой ― на 20,1% больше, чем в октябре.

Основными источниками вредоносных рассылок являются Великобритания (61,2% от общего количества) и США (16,3%). Чаще прочих такие письма получают сами британцы, а также жители Швейцарии. Главной мишенью распространителей зловредов являются государственные учреждения и ведомства. В 29,6% случаев объектом раздачи является Bredolab, Zeus или SpyEye.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru