Учетные провели исследование методов сбора информации спамерами

Учетные провели исследование методов сбора информации спамерами

...

Сотрудники Indiana University Researchers потратили пять месяцев на изучение методик, используемых современными спамерами для формирования и баз данных электронных адресов. Ученые считают, что результаты проведенного исследования окажутся небезынтересными для производителей средств борьбы со спамом.

Нежелательная электронная корреспонденция, или проще говоря спам представляет собой одну из наиболее распространенных и трудноразрешимых проблем, с которой сталкиваются практически все обитатели глобальной сети. По данным аналитиков компании MessageLabs, более 90 процентов писем, ежедневно передаваемых через Интернет, являются спамом.

Исследователи подготовились к эксперименту со впечатляющей основательностью. В качестве наживки были заготовлены 22’230 уникальных адресов электронной почты, которые были «разбросаны» в местах предположительного скопления спамеров.

Достаточно быстро ученым удалось установить, что наиболее привлекательными жертвами для распространителей мусорной корреспонденции являются обитатели Интернет-форумов, указывающие свой электронный адрес в публикуемом сообщении или комментарии. Указание адреса при регистрации на сайте, напротив, представляет собой достаточно безопасную процедуру. В ходе эксперимента ученые зарегистрировались на 70 сайтах и лишь на четыре адреса, указанных в регистрационной форме, начала поступать нежелательная корреспонденция. При этом примерно половина адресов, «засвеченных» в комментариях к постам привлекли к себе внимание распространителей «спама».

Для изучения методик сбора информации с веб-сайтов исследователи использовали специальный сайт, развернутый на собственном домене. Каждому посетителю ресурса демонстрировался уникальный адрес. Таким образом, эксперты смогли приблизительно установить периодичность сканирования сайтов в поисках новых жертв.

Эксперты утверждают, что хакерские приложения, отвечающие за сбор e-mail-адресов, так называемые «краулеры» (crawlers), обладают уникальными характеристиками, которые упрощают их обнаружение. А для того, чтобы отличить вредоносного «краулера» от его законопослушного собрата («онлайновые» поисковые механизмы также используют «ботов» для сбора необходимых данных) достаточно изучить его «место прописки».

Многим пользователям известно, что «краулера» можно без труда ввести в заблуждение путем замены символа «@» в указываемом адресе электронной почты на соответствующий предлог. Результаты проведенных экспериментов подтверждают эффективность этой нехитрой меры предосторожности. Кроме того, ученые доказали, что вероятность попадания пользователя в спамерскую базу данных напрямую зависит от благонадежности посещаемого ресурса.

О результатах своих исследований ученые рассказали на отраслевой конференции Conference on E-mail and Anti-Spam, in Mountain View, проходящей в эти дни в Калифорнии.

источник 

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru