Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Исследователи из Akamai предупреждают об одной интересной особенности коммерческого набора для фишинга 16Shop. В нем был обнаружен бэкдор, предназначенный для атак на пользователей Apple.

Отчет о найденном бэкдоре опубликовал в блоге Akamai исследователь Амирам Коэн. Коэн пишет следующее:

«Что касается атак на пользователей Apple, 16Shop может извлекать персональную и финансовую информацию. Изначально этот набор для фишинга задумывался для тех, кто может себе его позволить. Следовательно, пользователи продукции Apple попадают в эту категорию граждан».

«Внедренный в 16Shop бэкдор передавал извлеченную информацию о пользователи в специальный Telegram-канал».

Согласно исследованию, фишинговый набор 16Shop представляет собой сложный инструмент, располагающий не только атакующим механизмом, но и слоями защиты. При этом 16Shop способен подстраиваться под устройство пользователя — как мобильное, так и десктопное.

По словам Коэна, за созданием данного набора для фишинга стоит гражданин Индонезии, обладающий приличным уровнем квалификации. Подробный разбор 16Shop и бэкдора эксперт опубликовал по этой ссылке.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru