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

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru