Эксперты общими усилиями положили 100 000 вредоносных сайтов

Эксперты общими усилиями положили 100 000 вредоносных сайтов

Эксперты общими усилиями положили 100 000 вредоносных сайтов

Специалистам в области кибербезопасности со всего мира удалось объединиться и прикрыть около 100 00 вредоносных сайтов. Такое стало возможным благодаря тому, что эксперты делились между собой URL, которые использовались во вредоносных кампаниях.

Этот проект получил имя URLhaus, его инициатором выступила некоммерческая ИБ-организация abuse.ch, которая базируется в Швейцарии. URLhaus запустили в марте 2018 года, в день поступало около 300 сообщений от 265 исследователей.

Чтобы «положить» злонамеренные сайты, потребовалось привлечь к инициативе хостинговые компании, которые предоставляли площадку таким ресурсам. Однако некоторые из хостеров совсем не спешили выводить офлайн вредоносные сайты.

Наименее оперативными из всех оказались китайские хостеры: ChinaNet, China Unicom и Alibaba.

«Три топовых китайских хостера в среднем больше месяца реагировали на жалобы специалистов», — гласит отчет abuse.ch.

Зато хорошие результаты показали американские хостинговые компании, например, Unified Layer — всего два дня потребовалось этой компании на принятие необходимых мер.

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