Мошенники используют Google Translate для загрузки фишингового ресурса

Мошенники используют Google Translate для загрузки фишингового ресурса

Мошенники используют Google Translate для загрузки фишингового ресурса

Киберпреступная группировка использует сервис Google Translate для сокрытия домена своего фишингового сайта. Исследователи в области безопасности отметили, что вредоносные электронные письма, в которых используется эта тактика, уже были замечены в реальных атаках.

Сам принцип, который используют злоумышленники, крайне прост — вместо прямой ссылки на фишинговый сайт письма содержат URL, который сначала был пропущен через Google Translate. То есть сгенерированную этим сервисом ссылку мошенники используют, чтобы ввести пользователей в заблуждение.

Если пользователь нажмет на такую ссылку в письме, он попадает на страницу Google Translate, где настоящий адрес фишингового сайта будет виден в строке ввода:

Таким образом, злоумышленники загружают фишинговую форму ввода учетных данных через Google Translate. Эта техника не так эффективна в случае с десктопами — множество признаков мошеннических действий запросто выдадут пользователю истинные намерения киберпреступников.

Однако если пользователь получил письмо на мобильное устройство, шансы мошенников значительно возрастают, так как пользователю будет гораздо сложнее идентифицировать фишинг. Как сообщают исследователи Akamai, обнаружившие данную кампанию, злоумышленники пытаются выкрасть учетные данные от аккаунтов Google и Facebook.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru