Фишеры создали инструмент, позволяющий актуализировать фейковые страницы

Фишеры создали инструмент, позволяющий актуализировать фейковые страницы

Фишеры создали инструмент, позволяющий актуализировать фейковые страницы

Киберпреступная группировка разработала новый набор инструментов, позволяющий в режиме реального времени подстраивать фишинговые веб-страницы. В частности, тулкит способен менять логотипы и текст, поддерживая актуальность фейковой страницы и создавая полную иллюзию легитимного сайта.

Разработка получила имя LogoKit, в настоящее время ей уже пользуются в киберпреступном мире. Об этом сообщили исследователи из компании RiskIQ. которые пристально следили за развитием и распространением LogoKit.

По словам специалистов, за последнюю неделю им удалось зафиксировать новый инструмент более чем на 300 доменах, а за последний месяц — более чем на 700 веб-сайтах. Известно, что операторы LogoKit отправляют жертвам фишинговые ссылки, содержащие адреса электронной почты целей.

«Как только жертва перейдёт по отправленной ссылке, LogoKit тут же подтянет логотип из стороннего сервиса — например, из базы данных favicon-файлов Clearbit или Google. Помимо этого, адрес электронной почты жертвы автоматически подставляется в соответствующее поле, усиливая иллюзию, что жертва уже была на этом сайте», — гласит отчёт RiskIQ.

«Если пользователь всё-таки введёт свой пароль, LogoKit выполнит AJAX-запрос, в котором отправит все учётные данные на сторонний ресурс, принадлежащий злоумышленникам. После этого жертву спокойно перенаправляют на легитимный официальный сайт».

 

LogoKit выгодно отличается от своих аналогов использованием набора JavaScript-функций, которые легко можно добавить к любой форме для ввода учётных данных или к сложным HTML-документам. Другие же фишинговые наборы, как правило, задействуют максимально достоверные шаблоны, замаскированные под страницы легитимных сайтов.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

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