Хакеры похитили 40 000 аккаунтов пользователей госресурсов в 30 странах

Хакеры похитили 40 000 аккаунтов пользователей госресурсов в 30 странах

Хакеры похитили 40 000 аккаунтов пользователей госресурсов в 30 странах

Киберпреступники атакуют пользователей крупнейших государственных ресурсов — зафиксировано 40 000 скомпрометированных учетных записей в 30 странах мира. Такие данные приводит специализирующаяся на борьбе с киберугрозами компания Group-IB.

Больше всего пострадавших пользователей находится в Италии — 52%, за ней идет Саудовская Аравия с 22%, тройку закрывает Португалия — всего 5%. Эксперты полагают, что злоумышленники могли продать эти данные на форумах соответствующей тематики, второй вариант — данные могли быть использованы в таргетированных атаках для кражи денег или информации.

В ходе вредоносной кампании киберпреступникам удалось получить доступ к логинам и паролям, которые использовались для входа в личные кабинеты государственных порталов в 30 странах мира.

В результате пострадали зарегистрированные пользователи следующих госресурсов: Польши (gov.pl), Румынии (gov.ro) и Швейцарии (admin.ch), Министерства обороны Италии (difesa.it), Армии обороны Израиля (idf.il), Правительства Болгарии (government.bg), Министерства финансов Грузии (mof.ge), Управления иммиграционной службы Норвегии udi.no, Министерства иностранных дел Румынии и Италии.

Помимо рядовых граждан, которые регистрировались на сайтах госуслуг — Франции (gouv.fr), Венгрии (gov.hu) и Хорватии (gov.hr) — в список пострадавших входят государственные и военнослужащие.

Чтобы добраться до интересующих их данных, киберпреступники использовали специальные вредоносные программы, обладающие шпионскими возможностями — например, кейлоггеры и формграбберы: Pony Formgrabber, AZORult и Qbot (Qakbot).

Доставлялись эти программы стандартно, через фишинговые рассылки, которые отправлялись как на личную, так и на корпоративную почту. Внутри вредоносных писем находился архив с исполняемым файлом, после запуска которого происходило заражение компьютера жертвы.

Используемые злоумышленниками программы могли собирать учетные данные из конфигурационных файлов, баз данных, секретных хранилищ более 70 программ, после чего отправлять ее командному серверу C&C (Pony Formgrabber).

Или же похищать не только пароли из браузеров, но и данные криптовалютных кошельков (AZORult).

Обычно после похищения злоумышленники стараются продать такие данные на форумах хакерской направленности, где среди желающих приобрести такую информацию есть правительственные киберпреступные группировки, а также отдельные лица, занимающиеся незаконной деятельностью в Сети.

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