Лидер похитившей более 1 млрд евро группировки Cobalt пойман в Испании

Лидер похитившей более 1 млрд евро группировки Cobalt пойман в Испании

Лидер похитившей более 1 млрд евро группировки Cobalt пойман в Испании

На протяжении последних пяти лет киберпреступные группы Carbanak и Cobalt атаковали банки по всему миру, злоумышленникам удалось похитить более 1 миллиарда евро. Теперь же, благодаря скоординированным действиям международных правоохранителей, глава этих преступных групп был пойман в Испании.

По данным Европола, киберпреступники атаковали сети банкоматов с конца 2013 года в рамках вредоносных кампаний, известных как Anunak и Carbanak. Вредоносная программа, используемая в этих атаках, был нацелена на сотрудников банков, которых атаковали целевым фишингом (spear phishing).

В итоге успешной атаки злоумышленники могли заставлять банкоматы «выплевывать» деньги в заранее определенное время, переводить средства на счета киберпреступников и изменять банковские базы данных.

«Криминальная прибыль также была отмыта с помощью криптовалют посредством предоплаченных карт», — пишет в своем заявлении Европол.

В расследовании участвовали ФБР, Европейская банковская федерация и власти Испании, Румынии, Беларуси и Тайваня.

«Сотрудничество между государственным и частным секторами важно, когда речь идет об эффективной борьбе с киберпреступными группировками», — сказал глава Европейской банковской федерации Вим Мийс.

Напомним, что именно эти киберпреступники похитили средства через систему SWIFT из российского банка.

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