Почти половина мошеннических сайтов в интернете — лжебанки

Почти половина мошеннических сайтов в интернете — лжебанки

Почти половина мошеннических сайтов в интернете — лжебанки

44% мошеннических ресурсов, обнаруженных в российском сегменте интернета с начала 2017 года, — лжебанки. 29% приходятся на лжемикрофинансовые организации, 23% — на сайты, продающие авиабилеты.

С начала текущего года FinCERT (подразделение по кибербезопасности Центробанка) направил регистраторам данные о 481 ресурсе, которые необходимо заблокировать, пишет iz.ru.

В целом, как говорится в отчете FinCERT с 1 июня 2016-го по 1 сентября 2017 года (есть у iz.ru), в месяц блокировке подлежат около 50 доменов.

Центробанк блокирует ресурс, если с него рассылается вредоносный код, если сайт собирает данные платежных карт, содержит материалы фишингового содержания и так далее.

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru