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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru