PT Expert Security Center может предсказывать атаки группы RTM

PT Expert Security Center может предсказывать атаки группы RTM

PT Expert Security Center может предсказывать атаки группы RTM

RTM вместе с Cobalt и Silence является самой активной киберпреступной группой, атакующей российские финансовые компании и промышленный сектор. Специалисты Positive Technologies (PT Expert Security Center) «ведут» эту группу с 2018 года, что позволило им разработать механизм, предсказывающий дальнейшие действия RTM.

Основная цель злоумышленников — проникнуть в корпоративную сеть, для чего они используют фишинговые рассылки. В PT Expert Security Center заявили, что за 2018 год было зафиксировано 59 атак RTM.

Уже в 2019 году киберпреступники успели провести 45 атак. Углубившись в анализ рассылок группировки, специалисты PT Expert Security Center смогли вычислить, что функции командных центров C&C выполняют домены в зоне .bit.

Поскольку эта доменная зона создана на базе блокчейна Namecoin, эксперты PT Expert Security Center смогли изучить особенности архитектуры блокчейна, что позволило создать схему отслеживания регистрации новых доменов, принадлежащих RTM. Более того, исследователи могут даже отследить смену IP-адресов злоумышленников.

Благодаря новому алгоритму специалисты PT Expert Security Center теперь могут уведомлять финансовые организации о появлении новых командных серверов, которые киберпреступники будут использовать для атак.

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