Иранские киберпреступники создали новый вайпер для таргетированных атак

Иранские киберпреступники создали новый вайпер для таргетированных атак

Иранские киберпреступники создали новый вайпер для таргетированных атак

Иранские правительственные хакеры разработали новое семейство вредоносных программ, предназначенное для атак на промышленный и энергетический секторы. Об этом предупредили специалисты компании IBM.

По словам аналитиков, за последними атаками стоят две группировки, одна из которых — APT34, а другую точно идентифицировать не удалось (известно, что она также действует из Ирана).

В этот раз злоумышленники выбрали себе в качестве цели объекты на Среднем Востоке. Конкретные имена изучавшие кибероперацию эксперты не привели.

Группировка APT34 в этом году было довольно активна. Например, именно с этими киберпреступниками связывают фишинговые атаки через деловую социальную сеть LinkedIn.

Что касается другой группы, участвовавшей в последних атаках, у исследователей есть основания считать, что это APT33 — наиболее известная иранская правительственная группировка.

APT33 стояла за кампаниями, в ходе которых использовался эксплойт для Microsoft Outlook, а также атаковала нефтяную и газовую отрасли в США.

IBM предупреждает, что в недавних операациях две группы использовали программу вайпер. Специалисты назвали её «ZeroCleare». Водоносы такого класса преследуют лишь одну цель — уничтожить всю информацию жертвы, не оставив возможность восстановления.

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