Киберпреступная группа Silence похитила почти 300 млн рублей

Киберпреступная группа Silence похитила почти 300 млн рублей

Киберпреступная группа Silence похитила почти 300 млн рублей

Компания Group-IB, занимающаяся предотвращением кибератак, поделилась отчетом о деятельности киберпреступной группы Silence, чьи корни, предположительно, находятся в России. Согласно собранным Group-IB данным, в период с июня 2016 года по июнь 2019 года хакерам из Silence удалось похитить не менее 272 млн рублей.

Основными целями киберпреступников изначально были российские банки, но позже команда Group-IB обнаружила признаки атак Silence более чем в 30 странах Европы, Азии и СНГ.

В своем отчете «Silence 2.0: going global» специалисты описали инструменты и тактики группы с технической точки зрения. Однако в свое исследование Group-IB предусмотрительно не стала включать данные, которые могут отразиться на расследовании деятельности группы.

По информации Group-IB, после атак на российские организации киберпреступники начали постепенно осваивать территорию СНГ, а позже — международный рынок. При этом злоумышленники действовали в два этапа — сначала по базе адресов (было зафиксировано около 85 000 получателей) рассылались письма-пустышки. Это была своего рода рекогносцировка, позволявшая создать актуальную базу целей, которым преступники уже вторым этапом отправят письма с вредоносной нагрузкой.

Всего Group-IB вычислили три такие кампании, затронувшие Россию и СНГ, Азию и Европу. В общей сложности атакующие отправили более 170 000 писем.

Помимо этого, группировка Silence уделила внимание модернизации своих инструментов и введению в свой арсенал новых вредоносных программ. Именно из этих соображений хакеры полностью переписали используемый на первом этапе атаки загрузчик TrueBot.

Group-IB выявила и новый инструмент группировки — EmpireDNSAgent (EDA). Его злоумышленники использовали в атаках на банки Чили, Коста-Рики, Ганы и Болгарии. А в мае этого года исследователи наткнулись на Ivoke-бэкдор — полностью бесфайловый троян.

Этот вредонос передавал атакующим сведения о зараженной системе, а после мог выполнить указания командного центра — загрузить следующую ступень атаки.

Еще одним нововведением стал троян xfs-disp.exe, используемый для атаки через банкоматы. Эксперты считают, что именно он фигурировал в кампании против «ИТ Банка».

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