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.

81-88% первичных вердиктов сканеров кода оказались ложными

Количество обнаруженных в коде уязвимостей за год выросло на 70%, тогда как очередь на их разбор — лишь на 18%. Сканеры явно научились находить больше, а вот дополнительных инженеров безопасности к ним в комплекте не положили.

AppSec Solutions проанализировала обезличенные данные платформы AppSec.Hub: 4 214 кодовых баз общим объёмом около 510 млн строк и более 3,1 млн находок SAST-, SCA- и DAST-сканеров. В выборку вошли ИТ-компании, финтех и организации реального сектора.

Исследователи подчёркивают: рост числа проблем не обязательно означает, что разработчики внезапно стали писать хуже. С начала 2025 года по май 2026-го объём анализируемого кода увеличился с 333 до 510 млн строк, а количество кодовых баз — с 2 563 до 4 214. Чем больше кода подключают к проверке, тем больше находок получают, особенно на фоне массового вайбкодинга.

Настоящее узкое место начинается после сканирования. Среди ещё не исправленных находок 69% ждут вердикта инженера ИБ. Медианный срок устранения критических проблем за год вырос со 103 до 153 дней. Из уязвимостей, уже переданных разработчикам, закрывают от 12% до 50%.

При этом большая часть лавины — шум, ложными оказываются 81-88% первичных вердиктов сканеров. Доля действительно серьёзных находок High и Critical остаётся стабильной — около 23%. В OWASP Top 10 лидируют нарушения контроля доступа с долей 44%.

По данным разработчика, конвейер AppSec.Hub за полгода превратил 18,7 млн сырых срабатываний в 428 тыс. уникальных находок, а затем — в 9,4 тыс. групп задач на исправление. Поток ужался почти в две тысячи раз.

Правила и ИИ-помощник автоматически закрывают уже 58% первичного разбора. Когда помощник признаёт срабатывание ложным, на крупнейшей проверенной выборке он оказывался прав примерно в 97% случаев. Реальные уязвимости подтверждает человек.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru