Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Инсайдер выкрал данные 17 тысяч клиентов Trend Micro

Trend Micro рассказала об инциденте внутри компании: бывший сотрудник похитил персональные данные клиентов. Компания подчёркивает, что никакого вторжения извне зафиксировано не было.

Представитель Trend Micro сообщил, что приблизительное число затронутых утечкой пользователей равно 70 000. К слову, это меньше 1% от общего количества клиентов компании — 12 миллионов.

Проведя внутреннее расследование, специалисты Trend Micro выяснили, что экс-служащий получил доступ к базе данных техподдержки клиентов.

Среди украденных данных были: имена, адреса электронной почты, идентификаторы при обращении в поддержку и телефонные номера.

После кражи скомпрометированная информация использовалась в ходе мошеннических кампаний. Отдельные клиенты сообщили Trend Micro о поступающих звонках от людей, представляющихся сотрудниками компании.

В результате расследования удалось установить личность причастного к краже данных инсайдера. Также специалисты выяснили, что экс-сотрудник «имел откровенно преступные намерения».

Есть основания полагать, что украденную информацию злоумышленник продал группе киберпреступников, которую, к сожалению, на данный момент установить не удалось.

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