II квартал 2010: более полумиллиарда попыток заражений

II квартал 2010: более полумиллиарда попыток заражений

За этот период защитные продукты компании предотвратили более 540 миллионов попыток заражения компьютеров пользователей в различных странах мира. Больше всего атак пришлось на пользователей в Китае (17,09%), России (11,36%), Индии (9,30%), США (5,96%) и Вьетнаме (5,44%).

Использование уязвимостей в популярных программах и сервисах является одним из наиболее распространенных способов заражения. Эксплуатация уязвимостей происходит с помощью специальных кодов, автоматизирующих работу хакера — эксплойтов. Во втором квартале было обнаружено восемь с половиной миллионов этих вредоносных программ. Большая часть из них использовала уязвимости в программе Adobe Reader.

За весь отчетный период аналитики «Лаборатории Касперского» обнаружили на компьютерах пользователей более 33 миллионов уязвимых приложений и файлов. В каждом четвертом случае на компьютере присутствовало более семи незакрытых уязвимостей.

Киберпреступники внимательно следят за появлением информации об уязвимостях и, стараясь опередить разработчиков защитных «заплаток», начинают использовать программные бреши до выпуска патчей. «С одной стороны, раскрытие уязвимости ведет к тому, что производители ПО стараются быстрее закрыть ее. С другой — у злоумышленников в руках оказывается оружие, которое действует практически со стопроцентной эффективностью», — отмечается в отчете.

Так, уже через несколько дней после появления информации о возможности запускать исполняемые файлы, вшитые в PDF-документы, хакеры наводнили почтовые ящики пользователей письмами со специально сформированным PDF-документом. Стоило открыть его, как компьютер без должной антивирусной защиты заражался вредоносным ботом и попадал в зомби-армию.

Популярность социальных сетей также не дает покоя киребпреступникам, мотивируя их на создание все новых методов мошенничества. Например, новый вид атак в Facebook — Likejacking — был отмечен с появлением у пользователей соцсети функции «Like», предназначенной для создания списков понравившихся объектов.

Переходя по привлекательной гиперссылке, пользователь попадал на страницу со сценарием JavaScript, который при любом клике активировал кнопку «Like» и отправлял ссылку на данный ресурс во френдленты его друзей. Таким нехитрым способом посещаемость сайта выросла как снежный ком.

Еще одним нововведением второго квартала стала возможность создания и управления сетью ботов через Twitter-аккаунт. Хакеры публиковали команды ботнету в виде текста на странице учетной записи, однако администраторы Twitter оперативно обнаружили проблему и заблокировали все вредоносные аккаунты.

Источник

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru