Новый инструмент способен автоматизировать фишинговые атаки и обойти 2FA

Новый инструмент способен автоматизировать фишинговые атаки и обойти 2FA

Новый инструмент способен автоматизировать фишинговые атаки и обойти 2FA

Недавно опубликованный инструмент для пентеста, как оказалось, способен автоматизировать фишинговые атаки. Более того, с его помощью злоумышленники потенциально могут взломать аккаунты, защищенные двухфакторной аутентификацией.

Речь идет об инструменте, получившем название Modlishka, который миру представил польский исследователь в области безопасности Петр Душиньский. Modlishka представляет собой то, что ИТ-специалисты называют обратным прокси, однако он модифицирован таким образом, чтобы обрабатывать трафик, предназначенный для фишинговых операций.

Наглядная схема работы данной разработки выглядит следующим образом:

Modlishka занимает место между пользователем и легитимным веб-сайтом вроде Gmail, Yahoo или ProtonMail. Таким образом, жертва фишинга сначала попадает на сервер Modlishka, а его компонент уже отправляет запросы тому сайту, который требуется подделать.

Следовательно, пользователь получается контент с легитимного сайта, однако весь трафик и взаимодействие пользователя с законным сайтом проходит через Modlishka (где также записывается).

Любой пароль, который пользователь введет на сайте, будет записан Modlishka. Также этот обратный прокси способен обрабатывать 2FA-токены, если пользователь настроил использование двухфакторной аутентификации.

Для лучшего понимания принципа работы Modlishka эксперт опубликовал соответствующее видео, в котором видно, как фишинговый сайт берет контент у легитимного интерфейса Google.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru