Укравшего данные пользователей Disqus хакера выпустили через 17 месяцев

Укравшего данные пользователей Disqus хакера выпустили через 17 месяцев

Укравшего данные пользователей Disqus хакера выпустили через 17 месяцев

29-летнего киберпреступника отпустили из трудового лагеря спустя 17 месяцев. Ранее молодой человек обвинялся во взломе серверов нескольких компаний и краже пользовательских баз данных. Среди его жертв были и крупные онлайн-проекты.

Так, например, осуждённый Милликен выкрал данные 17,5 миллионов пользователей сервиса Disqus. У Kickstarter преступник украл 5,2 миллионов записей, у Imgur — 1,7 млн.

Добытые нечестным путём учётные данные обвиняемый затем использовал для получения доступа к более прибыльным аккаунтам в других сервисах.

Если жертвы использовали одни и те же связки «имя пользователя-пароль», злоумышленник легко подбирал ключ к их электронной почте, а также аккаунтам на Facebook, Twitter или Myspace.

В качестве заключительного этапа своих операций осуждённый киберпреступник публиковал различный спам, рекламирующий те или иные продукты и сервисы. С 2010 по 2014 год Милликен с подельниками осуществлял успешные спамерские кампании, которые принесли $1,4 млн прибыли.

В конечном счёте правоохранители арестовали Милликена в 2014 году.

В своём интервью изданию ZDNet преступник заявил, что сожалеет о содеянном и планирует сделать карьеру в сфере кибербезопасности.

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