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.

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

Российские учёные научили ИИ ловить фейковые фото и нелепые изображения

Исследователи из AIRI, Сколтеха, MWS AI и МФТИ по-новому решили одну из наиболее сложных задач компьютерного зрения — выявление изображений с нелогичным содержанием, вроде рыцаря с мобильником или пингвина на велосипеде.

Разработанный ими метод TLG (Through the Looking Glass, «В Зазеркалье») использует ИИ для создания текстовых описаний картинок и обнаружения противоречий при сопоставлении с визуальным содержанием.

В комментарии для «Известий» один из соавторов проекта, доктор компьютерных наук Александр Панченко пояснил: существующие ИИ-модели хорошо распознают элементы картинок, но плохо улавливают контекст — далеко не всегда понимают совместимость представленных объектов с точки зрения здравого смысла.

Чтобы проверить действенность своего подхода, экспериментаторы создали датасет, включив него 824 изображения с нелепыми ситуациями. Тестирование алгоритма показало точность распознавания до 87,5%, что на 0,5-15% выше показателей других существующих моделей, а также большую экономию вычислительных ресурсов.

Новаторская разработка, по словам Панченко, способна повысить надежность систем компьютерного зрения. После доработки и дообучения ее также можно будет использовать для модерации контента — к примеру, для выявления фейковых фото.

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