Фишеры используют API Telegram для сбора учётных данных жертв

Фишеры используют API Telegram для сбора учётных данных жертв

Фишеры используют API Telegram для сбора учётных данных жертв

Недавно обнаруженная фишинговая кампания отметилась интересным подходом к краже учётных данных жертвы: злоумышленники используют API популярного мессенджера Telegram для создания вредоносных доменов. Последние помогают преступникам обойти защитные механизмы вроде антиспам-шлюза (secure email gateway, SEG).

По словам специалистов компании Cofense, обратившим внимание на активность киберпреступников, данная фишинговая кампания стартовала в середине декабря 2020 года. Основными целями атакующих были компании финансового сектора Великобритании.

Вся схема фишеров строилась на API, которые предлагает сервис для обмена сообщениями Telegram. Как известно, эти API позволяют пользователям создавать веб-элементы, задействующие функции Telegram для интерфейса. Однако злоумышленники ловко приспособились и начали использовать API для создания фишинговых доменов.

«Конкретно в этой кампании киберпреступники взламывали почтовые ящики с тем расчётом, чтобы они выглядели для пользователей легитимными. Затем атакующие использовали домен для перенаправления жертвы на вредоносный сайт», — объясняет Джейк Лонгден из Cofense.

Таким образом, ничего не подозревающие сотрудники получали фишинговые письма, которые приходили якобы от источника внутри корпорации (например, с адреса вроде support@internal.com). Однако на деле источник находился за пределами атакуемой организации.

В Cofense также отметили, что фишеры пытались привлечь внимание жертв яркими заголовками писем, в которых отмечалось, что дело срочное. Все эти уловки были рассчитаны лишь на одно — заставить сотрудника открыть и прочитать письмо.

Доверчивые служащие кликали на ссылки в таких сообщениях, после чего благополучно попадали на вредоносный домен, созданный с помощью API Telegram и замаскированный под легитимную страницу входа. Само собой, все введённые на такой странице учётные данные отправляются в руки злоумышленников.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru