Фишинговые сайты теперь детектируют виртуальные машины через JavaScript

Фишинговые сайты теперь детектируют виртуальные машины через JavaScript

Фишинговые сайты теперь детектируют виртуальные машины через JavaScript

Владельцы фишинговых сайтов теперь используют JavaScript для детектирования виртуальных машин и «безголовых устройств» (используются без монитора, клавиатуры и мыши), с помощью которых специалисты в области кибербезопасности вычисляют подобные вредоносные ресурсы.

Если один из таких фишинговых сайтов обнаружит признаки анализа со стороны исследователей, он отобразит пустую веб-страницу. Если же на ресурс попадёт жертва, то она увидит уже полноценный контент.

Хитрый скрипт, отвечающий за детектирование виртуальных машин, обнаружила команда MalwareHunterTeam. По словам экспертов, этот JavaScript-код проверяет ширину и высоту дисплея устройства посетителя, а также использует API WebGL для обращения к движку браузера.

 

Первым делом скрипт определяет, используются ли такие рендеры, как SwiftShader, LLVMpipe или VirtualBox. Именно они, как правило, выдают виртуальную машину. Помимо этого, JavaScript проверяет глубину цвета дисплея устройства.

Если фишинговый сайт «заподозрит» неладное, он выведет сообщение в консоль браузера и отобразит пустую страницу. Обычный же пользователь увидит контент, замаскированный под легитимный сайт.

Интересно, что фишеры воспользовались информацией, опубликованной в статье 2019 года. В ней специалисты описывали метод использования JavaScript для детектирования виртуальных машин.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru