Шесть лет тюрьмы за отмывание киберпреступных денег

Шесть лет тюрьмы за отмывание киберпреступных денег

38-летний житель Калифорнии приговорен к 6 годам тюремного заключения за помощь в легализации доходов, которую он оказывал киберпреступникам. Отмывание денег осуществлялось через систему онлайн-платежей e-Gold. Согласно пресс-релизу Министерства юстиции,  известный под псевдонимом "uBuyWeRush" соучастник кардинговых преступлений занимался легализацией похищенных денежных средств с апреля 2004 по ноябрь 2006 года.

 
eWeek сообщает, что, согласно обвинительному заключению, Сезар Карранза получал наличные средства от кардеров (киберпреступников, специализирующихся на воровстве учетных данных для кредитных карт) и осуществлял их легализацию различными способами, в том числе - действуя в качестве агента по конвертации денег в систему e-Gold. Министерство юстиции сообщило также, что трое директоров e-Gold были осуждены за "незаконное предпринимательство в сфере денежных переводов". 

По данным Wired.com, Карранза сотрудничал со многими известными кардерами и был "авторизованным и доверенным поставщиком" на ряде крупных криминальных форумов. Помимо "услуг", он продавал также и аппаратные устройства - к примеру, для кодирования кредитных карт. По его собственным словам, раньше (с 1990 по 1998 годы) он и сам был кардером, а затем переключился на обслуживание "собратьев по ремеслу".

Хотя после его первого ареста в 2004 году Карранзе пришлось продать аппаратную составляющую своего теневого бизнеса, он продолжал активно предлагать услуги по легализации похищенных денежных средств. Как правило, деньги пересылались от источника на его банковский счет, откуда Карранза либо отправлял их другому агенту по конвертации, либо сам преобразовывал средства в электронную валюту; затем по системе онлайн-платежей деньги уходили непосредственно к кардеру. Кроме того, Карранза выступал посредником при продаже т.н. "дампов" - снимков информации, хранящейся на магнитной полосе кредитной карты.

В пресс-релизе Министерства юстиции сказано, что 3 декабря 2009 года Карранза признал себя виновным в легализации доходов от преступной деятельности. В общей сложности он помог преступникам отмыть около двух с половиной миллионов долларов.

" />

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