Фиш-паки используют Telegram и Google Формы для вывода краденых данных

Фиш-паки используют Telegram и Google Формы для вывода краденых данных

Фиш-паки используют Telegram и Google Формы для вывода краденых данных

Специалисты Group-IB фиксируют рост популярности ботов Telegram и сервиса Google Формы в качестве средств доставки данных, украденных с помощью фишинговых страниц. Обычно мошенники получают эту информацию по каналам электронной почты, однако в прошлом году их интерес к альтернативным способам передачи данных заметно оживился.

Использование легитимных сервисов, по словам экспертов, позволяет фишерам обеспечить сохранность своей добычи и оперативность ее использования. Поддержка Telegram также стала чаще встречаться в современных фишинг-паках — наборах готовых инструментов для фишинга, позволяющих создавать разнообразные страницы-ловушки.

Фишинг-паки (в GIB их называют фишинг-китами) обычно предоставляются в пользование как услуга — по модели Cybercrime-as-a-Service, CaaS. Некоторые из них обеспечивают возможность загрузки вредоносного кода на устройства жертв. Разработчики таких платформ иногда не прочь воспользоваться плодами чужих трудов — оставляют для себя бэкдор или добавляют в набор скрипт для переадресации потока краденых данных.

«Фишинг-киты изменили правила игры в этом сегменте борьбы с киберпреступлениями, —  комментирует заместитель руководителя CERT-GIB Ярослав Каргалев. — Раньше злоумышленники прекращали свои кампании после блокировки мошеннических ресурсов и быстро переключались на другие бренды, сегодня они автоматизируют атаку, моментально выводя новые фишинговые страницы на смену заблокированным».

Согласно статистике Group-IB, в 2020 году фишинг-паки чаще всего использовались для создания страниц, имитируюших различные онлайн-сервисы, электронную почту и сайты финансовых организаций.

 

Суммарно эксперты насчитали более 260 уникальных брендов, используемых в качестве приманки. Наиболее часто злоумышленники эксплуатировали имена Microsoft, PayPal, Google и Yahoo.

Сохраненные локально краденые данные в подавляющем большинстве случаев пересылались на email-адреса мошенников. При регистрации таких аккаунтов предпочтение отдавалось бесплатным сервисам. На долю последних в прошлом году пришлось 66% почтовых ящиков, ассоциированных с фиш-паками; половину из них составляли адреса Gmail и Яндекс.Почта.

Альтернативные способы вывода краденых данных предусматривали около 6% наборов для фишинга, однако Group-IB ожидает, что их доля будет расти — в основном за счет использования Telegram.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru