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.

Подпишитесь на новости

Codex и Kimi провалили задачи после перевода промптов на русский

Попросили ИИ исправить код по-русски, а он сразу же решил обойтись без интернета и начал придумывать решение. Такое поведение заметила автор проекта worklore Валентина Конюхова: в её эксперименте Codex и Kimi K3.1 пропускали поиск, которым пользовались при англоязычных заданиях.

Подробности и методику она опубликовала на Хабре.

Автор провела 1350 прогонов: шесть задач, девять конфигураций агентов, задания на русском и английском (с подсказками и без них). У всех был доступ в интернет.

На одной задаче Codex с низким уровнем рассуждений нашёл нужный формат на форуме и справился во всех пяти англоязычных прогонах.


С русским заданием он ни разу не обратился в Сеть и получил ноль успешных решений. У Kimi K3.1 похожий провал произошёл на задаче с OAuth.

Зато заметка с нужным фактом возвращала результат до пяти успешных результатов из пяти. В среднем подсказки повышали успешность на 33 процентных пункта для английских заданий и на 39 — для русских. Язык самой заметки почти ничего не менял.


Стоит учитывать, что задач в примере было всего шесть, повторов немного, а причину изменения поведения автор не проверяла. Но на всякий случай смотрите в логи, искал ли агент ответ.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru