Фишеры используют азбуку Морзе для маскировки URL на своей странице

Фишеры используют азбуку Морзе для маскировки URL на своей странице

Фишеры используют азбуку Морзе для маскировки URL на своей странице

Для обхода защитных почтовых шлюзов и фильтров авторы адресных фишинговых писем используют новаторский способ сокрытия вредоносного содержимого страницы. Теги JavaScript, внедряемые в HTML-код, шифруются с использованием азбуки Морзе.

Новая фишинговая компания стартовала, по всей видимости, в начале текущего месяца. Первые образцы мошеннических вложений были загружены на VirusTotal 2 февраля.

Поддельные сообщения замаскированы под требование оплаты услуг от имени некой организации. Прикрепленный файл, судя по названию, содержит счет-фактуру, выписанный на имя получателя письма, однако двойное расширение — ._xlsx.hTML — должно сразу насторожить адресата.

 

При просмотре вложения в текстовом редакторе эксперты обнаружили JavaScript, сопоставляющий буквы и цифры с символами азбуки Морзе. Этот сценарий расшифровывает код «морзянки», вызывая функцию decodeMorse(). На выходе получается шестнадцатеричная строка, декодирование которой выявляет теги JavaScript, подставляемые в HTML-код страницы.

Внедрение скриптов в данном случае обеспечивает ресурсы, необходимые для рендеринга поддельной таблицы Excel с диалоговым окном — пользователю сообщается, что время авторизации истекло и нужно повторно ввести пароль. Если жертва последует этому указанию, данные из формы отправятся на сервер злоумышленников.

Для пущей убедительности фишинговая страница снабжена логотипом атакуемой компании — мошенники получают его с сайта logo.clearbit.comservice. Если требуемого значка там нет, они используют логотип Office 365.

 

Исследователям из BleepingComputer пока удалось выявить 11 мишеней текущей фишинговой кампании: SGS, Dimensional, Metrohm, SBI Mauritius Ltd (подразделение Государственного банка Индии), NUOVO IMAIE, Bridgestone, Cargeas, ODDO BHF Asset Management, Dea Capital, Equinti и Capital Four.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru