Сергей Медведев признал вину в киберпреступлениях на $568 млн

Сергей Медведев признал вину в киберпреступлениях на $568 млн

Сергей Медведев признал вину в киберпреступлениях на $568 млн

33-летний россиянин Сергей Медведев на прошлой неделе признал, что принимал участие в киберпреступной схеме, целью которой была кража денег. По данным следствия, кампании Медведева с подельниками привели к убыткам в размере $568 миллионов.

Согласно материалам уголовного дела, обвиняемый был известен в Сети под псевдонимами «Stells», «segmed» и «serjbear». Он был частью международной киберпреступной группировки Infraud Organization.

Известно, что операции Infraud Organization начались в октябре 2010 года, а закончились уже в феврале 2018-го. В 2017 году кибергруппировка насчитывала 10 901 зарегистрированных участников.

Infraud Organization действовала под лозунгом «на мошенничество уповаем» («In Fraud We Trust» — переделанный официальный девиз США «In God We Trust»). Группу собрал 34-летний украинец Святослав Бондаренко, известный также под онлайн-псевдонимами «Obnon», «Rector» и «Helkern».

Члены группировки занимались продажей украденных персональных данных, банковских карт, вредоносных программ и разного рода финансовой информации. Среди жертв злоумышленников были финансовые учреждения, продавцы и конечные пользователи.

На днях Министерство юстиции США сообщило, что Медведев признал себя виновным в предъявленных ему преступлениях.

Вчера мы писали, что знаменитый «российский хакер» Алексей Бурков приговорён к девяти годам лишения свободы в США.

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