Хакеры подсунули в топ Google вредоносный сайт о наркотиках и биткоинах

Хакеры подсунули в топ Google вредоносный сайт о наркотиках и биткоинах

Хакеры подсунули в топ Google вредоносный сайт о наркотиках и биткоинах

Хакеры разместили в топе Google-поиска вредоносный сайт о биткоинах Darknetmarkets.org. Об этом сообщает Motherboard. При попытке узнать какую-либо информацию об операциях с биткоинами, поисковик выдает ссылку на Darknetmarkets.org с туториалами, обещающими научить начинающего пользователя Tor обращению с криптовалютой и даркнетом.

Например, если ввести в Google «как смешать биткоины», ссылка на вредоносный сайт будет в самом верху поисковой выдачи.

Отмечается, что Darknetmarkets.org переполнен баннерами с предложениями купить наркотики, инструкциями для скрытия биткоин-транзакций и «лучшими» ресурсами, специализирующимися на онлайн-продаже запрещенных веществ. Так, при нажатии на одну из ссылок ничего не подозревающего пользователя перебрасывает на поддельный сайт, стилизованный под закрытую в июле торговую площадку AlphaBay. Там юзеру предлагается множество липовых сделок по покупке наркотиков, пишет lenta.ru.

По словам специалиста по безопасности компании CompariTech Ли Мансона (Lee Munson), Darknetmarkets.org — лучший фишинговый сайт, с которым он когда-либо сталкивался. «Они притягивают пользователей Google, убаюкивают их бдительность достоверной информацией, а затем с помощью фейковых ссылок воруют их деньги», — отметил он.

Вредоносный сайт свободно функционирует с 2015 года. Представители Google отказались от комментариев.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru