Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Обнаружена фишингова схема с поддельными подарочными картами

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили в интернете мошенническую схему: киберпреступники предлагают пользователям совершенно бесплатно сгенерировать коды подарочных карт, например, iTunes, Google Play, Amazon, Steam и так далее. Для этого они создают фишинговые сайты, с помощью которых перенаправляют посетителей уже на другие партнерские интернет-ресурсы.

Там жертвы вводят какие-либо персональные данные, за которые владельцы поддельных сайтов-генераторов получают деньги. В результате пользователи не только не получают бесплатные коды подарочных карт, но и рискуют потерять деньги или скомпрометировать свои личные данные.

Мошеннические сайты-генераторы могут быть совершенно разными по качеству исполнения, а ссылки на них – в основном распространяться несколькими способами: например, посредством спам-рассылок или с помощью баннеров «нечистоплотных» рекламных сетей.

При этом алгоритм действий злоумышленников всегда один и тот же. Если пользователь заинтересовался предложением бесплатно получить код, он должен выбрать на сайте подарочную карту. Только после этого система начинает «генерацию кода» или «взлом».

Для успешного получения кода пользователю необходимо подтвердить, что он не робот, а именно – пройти по предложенной ссылке и выполнить некое задание: пройти опрос, сыграть в лотерею, оставить номер телефона и почтовый адрес, подписаться на платную SMS-рассылку или установить рекламное ПО.

В итоге жертва либо бесконечно перемещается по партнёрским сайтам, либо получает в подарок случайный набор символов, который, конечно, не является настоящим кодом подарочной карты. Более того, в дальнейшем недобросовестные рекламодатели могут использовать персональные данные – к примеру, для рассылки спама.

Стоит отметить, что некоторые легитимные приложения действительно покупают коды подарочных карт у официальных вендоров и отдают их клиентам, которые уже принесли компаниям прибыль, достаточную для компенсации подобных расходов.

Это, например, Tokenfire и Swagbucks. Они заранее сообщают, что подарочную карту можно только «купить» за заработанные в их системе очки. По сравнению с ними мошеннические сайты-генераторы выглядят гораздо более привлекательно, поскольку якобы не требуют никаких действий от пользователя взамен.

«Злоумышленники, которые прибегают к такой мошеннической схеме, эксплуатируют желание людей получить что-либо совершенно бесплатно. При этом прибыль самих киберпреступников за «продажу действий» пользователей колеблется от нескольких центов за клик по нужной ссылке до нескольких десятков долларов за заполнение анкеты или подписки на платные услуги. Доверчивые посетители подобных сайтов могут в лучшем случае потратить много времени на выполнение бесполезных заданий, а в худшем – потерять деньги, не получив ничего в результате. Соответственно, если вы хотите приобрести бесплатную подарочную карту, попробуйте сделать это с помощью легитимного и надёжного ресурса», – подчеркнула Любовь Николенко, контент-аналитик «Лаборатории Касперского».

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru