Цель каждой второй фишинговой атаки – деньги пользователей

Цель каждой второй фишинговой атаки – деньги пользователей

Цель каждой второй фишинговой атаки – деньги пользователей

Почти половина фишинговых атак в 2016 году была нацелена на прямую кражу денег у пользователей – к такому выводу пришли эксперты «Лаборатории Касперского», проанализировав финансовые угрозы прошлого года. По сравнению с 2015-м, число финансовых фишинговых атак увеличилось на 13 процентных пунктов и составило 47%.

За всю историю изучения финансового фишинга «Лабораторией Касперского» этот показатель самый высокий. 

Основной целью злоумышленников при таких атаках является сбор конфиденциальной информации, открывающей доступ к чужим деньгам. Фишеры охотятся за номерами банковских счетов или карт, номерами социального страхования, логинами и паролями от систем онлайн-банкинга или платежных систем. 

Излюбленной мишенью фишеров традиционно оказались банки: в каждой четвертой атаке они использовали поддельную банковскую информацию, таким образом доля атак на эти финансовые организации по сравнению с 2015 годом увеличилась на 8 процентных пунктов. Кроме того, приблизительно каждая восьмая фишинговая атака была направлена на пользователей платежных систем, а каждая десятая – на покупателей интернет-магазинов.   

 

Распределение различных типов финансовых фишинговых атак в 2016 году

 

«Фишинг, направленный на пользователей финансовых сервисов, является для киберпреступников одним из самых эффективных способов украсть деньги. Атаки с использованием методов социальной инженерии не требуют от преступника высокой технической квалификации и больших инвестиций. Пользуясь невнимательностью своих жертв и их технической неграмотностью, мошенники получают доступ к персональной финансовой информации пользовтаелей и, в дальнейшем, к их деньгам, – рассказывает Надежда Демидова, старший контент-аналитик «Лаборатории Касперского». – Разумеется, подавляющее большинство фишинговых атак легко распознать. Но статистика говорит о том, что очень много людей продолжают проявлять беспечность в Интернете, даже когда дело касается денег».

Чтобы не стать жертвой фишинга, «Лаборатория Касперского» рекомендует пользователям всегда поверять подлинность веб-сайта, на котором они собираются вводить финансовую информацию, и проверять, защищено ли соединение безопасным протоколом https. Кроме того, не стоит переходить по подозрительным ссылкам и выполнять все требования, изложенные в электронных письмах от имени банка, если они вызывают у вас даже самую малую долю сомнения – лучше в этом случае связаться с финансовой организацией напрямую. И конечно же, необходимо использовать защитное решение, включающее в себя проактивные функции распознавания и блокирования фишинга.

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

Whisper Leak: новая атака раскрывает темы диалогов с ИИ даже при шифровании

Исследователи Microsoft рассказали о новом векторе кибератаки под кодовым названием Whisper Leak. Он позволяет злоумышленникам вычислять, о чём человек разговаривает с искусственным интеллектом, даже если весь трафик зашифрован.

Наблюдая за сетевым трафиком между пользователем и языковой моделью, атакующий может анализировать размеры и интервалы передачи пакетов, чтобы определить тему диалога.

При этом содержимое сообщений остаётся зашифрованным, но характер обмена данными оказывается достаточно информативным, чтобы классифицировать разговор.

Как предупредила Microsoft, в зоне риска находятся пользователи, чей трафик может быть перехвачен — например, на уровне интернет-провайдера, в локальной сети или при подключении к общему Wi-Fi.

Исследователи отмечают, что атака может применяться для слежки за темами вроде финансовых операций, политических обсуждений или других конфиденциальных запросов.

Whisper Leak использует особенности потоковой генерации ответов (streaming mode), когда языковая модель отправляет текст постепенно, а не целиком после завершения обработки. Это даёт злоумышленнику возможность фиксировать различия в размерах и частоте пакетов данных, а затем с помощью алгоритмов машинного обучения — таких как LightGBM, Bi-LSTM и BERT — определять, к какой теме относится запрос.

 

По данным Microsoft, при тестировании многие модели — включая решения от Alibaba, DeepSeek, Mistral, Microsoft, OpenAI и xAI — показали точность классификации выше 98%. У моделей Google и Amazon результаты были лучше за счёт иной архитектуры, но и они оказались не полностью защищены.

После уведомления об уязвимости компании OpenAI, Microsoft, Mistral и xAI внедрили меры защиты. Одним из эффективных методов стало добавление случайных текстовых вставок переменной длины в ответы модели. Это делает размеры пакетов менее предсказуемыми и мешает анализировать поток данных.

Microsoft также рекомендует пользователям избегать обсуждения конфиденциальных тем при работе с чат-ботами через общественные сети, использовать VPN, по возможности выбирать непотоковые версии моделей и отдавать предпочтение сервисам, уже внедрившим защиту от подобных атак.

По сути, Whisper Leak показывает, что даже шифрование не всегда гарантирует приватность, если злоумышленник умеет «слушать» не слова, а ритм и объём разговора с искусственным интеллектом.

Подробнее о тёмной стороне искусственного интеллекта, а также угрозах, которые он несёт, можно почитать в нашей статье.

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