Group-IB: JS-снифферы — одна из главных угроз рынка онлайн-торговли

Group-IB: JS-снифферы — одна из главных угроз рынка онлайн-торговли

Group-IB: JS-снифферы — одна из главных угроз рынка онлайн-торговли

Отчетом о первом исследовании рынка снифферов в даркнете поделилась международная компания Group-IB. Аналитики компании изучили JavaScript-снифферы, предназначенные для кражи данных банковских карт, а также проанализировали 2440 зараженных онлайн-магазинов, чья ежедневная аудитория составляет около полутора миллионов человек.

Как объясняют специалисты, JavaScript-снифферы представляют собой разновидность вредоносного кода, который размещается на скомпрометированных веб-ресурсах. Таким образом, платежные данные посетителей таких ресурсов невольно попадают в группу риска.

В случае постоянно развивающегося рынка онлайн-торговли (по прогнозам к 2023 году в России он вырастет более чем в 2 раза — до 2,4 трлн. рублей) JavaScript-снифферы представляют реальную угрозу для людей.

Изучив обнаруженные ранее снифферы, эксперты Group-IB смогли исследовать всю инфраструктуру и получить доступ к исходникам, панелям администраторов и инструментам злоумышленников.

В результате благодаря аналитическим системам Group-IB удалось выявить 38 разных семейств JS-снифферов, каждый из которых отличался уникальными признаками. 8 из найденных вредоносов описаны впервые.

«Значительная часть форумов с предложениями о покупке и аренде JS-снифферов состоит из русскоязычных киберпреступников», — утверждают в Group-IB.

Ориентировочная сумма ежемесячного дохода владельцев снифферов может составлять сотни тысяч долларов в месяц. Для примера — сайты, зараженные сниффером WebRank, посещают 250 000 человек в день.

«Если конверсия на этих сайтах составляет всего 1%, то транзакции проводят 2500 покупателей ежедневно. Таким образом, при минимальной вилке стоимости украденной карты, операторы WebRank могут заработать от 2 500$ до 12 500$ за один день “работы“ сниффера. Это от 75 000$ до 375 000$ в месяц. При этом WebRank – лишь третий в “рейтинге“ массовости заражений. Ресурсы, зараженные снифферами MagentoName и CoffeMokko, посещают 440 000 человек в день», — считают эксперты.

Подавляющее большинство из 2440 зараженных сайтов, которые проанализировали исследователи, были заражены семейством снифферов, известным под именем MagentoName.

Для его распространения операторы используют уязвимости в CMS Magento, на которой работают многие ресурсы в Сети.

Более 13% заражений приходится на долю снифферов семейства WebRank, использующего схему атаки на сторонние сервисы для внедрения вредоносного кода на целевые сайты.

Также более 11% приходится на заражения снифферами семейства CoffeMokko, операторы которого используют обфусцированные скрипты, нацеленные на кражу данных из форм оплаты определенных платежных систем, названия полей которых жестко записываются в коде сниффера. Среди таких систем можно выделить PayPal, Verisign, Authorize.net, eWAY, Sage Pay, WorldPay, Stripe, USAePay.

При этом в Group-IB также отметили «признаки конкурентной борьбы», которую демонстрировали некоторые из исследуемых семейств JS-снифферов. Оказалось, что вредоносы имеют функционал обнаружения и ликвидации JSснифферов конкурирующих групп.

Стоимость JS-снифферов составляет от $250 до $5000 на подпольных форумах.

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