Хакеры используют Telegram-каналы для кражи данных банковских карт

Хакеры используют Telegram-каналы для кражи данных банковских карт

Хакеры используют Telegram-каналы для кражи данных банковских карт

Исследователи в области кибербезопасности рассказали об интересной кампании киберпреступников. Атакуя онлайн-магазины, злоумышленники используют закрытые каналы в Telegram для кражи данных банковских карт, принадлежащих любителям онлайн-шопинга.

Дело в том, что с таким подходом преступники могут эффективнее извлекать данные, да и всю скимминговую операцию осуществить легче.

Новый метод обнаружил Афабл Краут, опираясь на данные компании Sansec, специализирующейся на борьбе со скиммингом. Исследователь изучил вредоносный JavaScript-код, реализующий стандартные методы, препятствующие его анализу.

В специальной ветке в Twitter Краут рассказал, как работает скрипт, а также отметил, что код злоумышленников может собирать данные из любого типа форм ввода, а позже отправлять их в Telegram-канал.

 

Вся передаваемая информация зашифрована с открытым ключом. Бот в Telegram впоследствии постит украденные данные в чат в виде сообщения.

 

Краут подчеркнул, что у метода есть существенный минус — любой человек, у которого будет токен для бота, сможет получить контроль над процессом.

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