Спрос на конструкторы фишинговых сайтов увеличится более чем в два раза

Спрос на конструкторы фишинговых сайтов увеличится более чем в два раза

Спрос на конструкторы фишинговых сайтов увеличится более чем в два раза

В киберпреступной среде существенно вырос спрос на наборы, используемые для оперативного и массового создания фишинговых сайтов. Параллельно авторы таких инструментов подняли цены на свой товар.

По данным исследователей из команды Group-IB, за 2019 год количество конструкторов фишинговых сайтов на хакерских форумах увеличилось более чем в два раза. Приблизительно на столько же выросло число лиц, готовых сбыть эти наборы.

Повышенный спрос потянул за собой увеличение средней стоимости за один фишинговый набор. Таким образом, сумма увеличилась на 149% и зафиксировалась на отметке $304. В Group-IB отметили, что рост популярности этих инструментов обусловлен простотой их создания и лёгкой схемой заработка.

Как известно, киберпреступники пытаются замаскировать свои фишинговые сайты под онлайн-сервисы и проекты, принадлежащие крупным корпорациям. Для этого злоумышленникам нужны громкие имена. В 2019 году самыми используемыми брендами у фишеров стали Amazon, Google и Office 365.

По словам специалистов Group-IB, иногда на хакерских форумах можно встретить бесплатные фишинговые наборы. Как правило, подобная «щедрость» может говорить о наличии бэкдоров, которые будут передавать автору все скомпрометированные данные.

За 2019 год система Group-IB Threat Intelligence выявила более 16 тыс. уникальных фишинговых наборов.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru