Вымогатели все эффективнее используют данные геолокации

Вымогатели все эффективнее используют данные геолокации

Вымогатели все эффективнее используют данные геолокации

По словам экспертов, вредоносные программы класса вымогатели используют технологию геолокации для более таргетированных атак пользователей. Благодаря различным базам данных приблизительное местонахождение устройства можно определить по его IP-адресу.

Эти базы данных поддерживаются провайдерами интернет-услуг (ISP) и службами обнаружения трафика (TDS). Используя эту информацию, можно определить приблизительное (с погрешностью в 10-20 миль) местоположение интересуемого устройства.

Как утверждают исследователи, информация о геолокации используется злоумышленниками для того, чтобы заражать вымогателями те регионы, которые, по их мнению, принесут им больший доход. Кроме того, данные геолокации позволяют хакерам адаптировать требования выкупа под каждый язык, а также гораздо более точечно рассылать спам, с учетом местных организаций.

Основная задача киберпреступников – ориентироваться на регионы с более высоким средним уровнем дохода, например, на США, Японию, Европу. Как показывает практика, пользователи в этих регионах готовы платить более 500 долларов за ключи для расшифровки. Таким образом, данные о местонахождении жертвы дают кибервымогателям сразу несколько преимуществ.

«Общаться с жертвой на ее языке» - еще один принцип, доказавший свою состоятельность. Если пользователю не придется тратить время на перевод требований мошенников, они быстрее получат свои деньги. Некоторые виды вредоносов-вымогателей в дополнение к данным геолокации также проверяют языковые настройки на компьютере.

Из всего вышесказанного можно сделать вывод, насколько важно для тех, кто стоит за вымогателями учитывать местоположение атакуемых устройств. Это дает множество преимуществ, особенно при использовании метода запугивания – когда пользователю приходит письма из якобы правоохранительных органов. Жертва вероятнее откроет письмо, если название организации будет соответствовать региону, где она находится.

Поэтому будьте всегда предельно внимательны, проверяйте и перепроверяйте поступившую информацию, от кого бы она ни была. Не стоит сразу открывать письма и переходить по ссылкам, даже если источник с виду легитимный.

ИИ-браузеры не избавятся от угрозы инъекции в промпт, признали в OpenAI

OpenAI признала: инъекции в промпт — одна из самых сложных и живучих угроз для ИИ, и полностью избавиться от неё в ближайшее время не получится. Об этом компания написала в блоге, посвящённом усилению защиты своего ИИ-браузера ChatGPT Atlas.

Инъекции в промпт (prompt injection) — это атаки, при которых ИИ «подсовывают» скрытые инструкции, например в письмах или на веб-страницах, заставляя агента выполнять вредоносные действия.

По сути, это цифровой аналог социальной инженерии — только направленный не на человека, а на ИИ.

«От таких атак, как и от мошенничества в интернете, вряд ли когда-нибудь будет стопроцентная защита», — прямо заявили в OpenAI.

В компании признают, что запуск ИИ в Atlas расширил поверхность атаки. И это не теоретическая угроза: сразу после выхода браузера на рынок исследователи показали, что несколько строк текста в Google Docs могут изменить поведение ИИ-агента.

В тот же день разработчики браузера Brave опубликовали разбор, где объяснили, что косвенные промпт-инъекции — системная проблема для всех ИИ-браузеров, включая Perplexity Comet.

С этим согласны и регуляторы. В начале месяца Национальный центр кибербезопасности Великобритании предупредил, что подобный вектор атаки на генеративные ИИ нельзя устранить, и призвал сосредоточиться не на «полной защите», а на снижении рисков и ущерба.

Решение OpenAI выглядит почти символично — компания создала автоматического атакующего на базе LLM. По сути, это ИИ, обученный с помощью играть роль хакера и искать способы внедрить вредоносные инструкции в агента.

Этот «бот-взломщик» тестирует атаки в симуляции; видит, как целевой ИИ рассуждает и какие действия предпринимает; дорабатывает атаку и повторяет попытки десятки и сотни раз.

 

Такой доступ ко внутренней логике агента недоступен внешним исследователям, поэтому OpenAI рассчитывает находить уязвимости быстрее реальных злоумышленников.

«Наш автоматический атакующий способен уводить агента в сложные вредоносные сценарии, растянутые на десятки и даже сотни шагов», — отмечают в OpenAI.

По словам компании, ИИ уже обнаружил новые векторы атак, которые не выявили ни внутренние Red Team, ни внешние исследователи.

В одном из примеров OpenAI показала, как вредоносное письмо с скрытой инструкцией попадает во входящие. Когда агент позже просматривает почту, он вместо безобидного автоответа отправляет письмо об увольнении. После обновления защиты Atlas смог распознать такую атаку и предупредить пользователя.

OpenAI честно признаёт: идеального решения не существует. Ставка делается на масштабное тестирование, быстрые патчи и многоуровневую защиту — примерно о том же говорят Anthropic и Google, которые фокусируются на архитектурных и политических ограничениях для агентных систем.

При этом OpenAI рекомендует пользователям снижать риски самостоятельно:

  • не давать агенту «широкие полномочия» без чётких инструкций;
  • ограничивать доступ к почте и платёжным данным;
  • подтверждать действия вроде отправки сообщений и переводов вручную.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru