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.

Подпишитесь на новости

SECURITM подключила внешние ИИ к данным об ИБ через MCP

Чтобы выяснить, какие высокие риски остались без задач, теперь можно спросить привычного ИИ. SECURITM запустила MCP-сервер: он позволяет внешнему ассистенту обращаться к данным платформы об активах, рисках, задачах и метриках без ручного переноса сведений в чат.

Как сообщает разработчик, это первый MCP-сервер среди российских SGRC/SOAR-систем. MCP — открытый протокол подключения ИИ к внешним инструментам и источникам данных.

Сценарий простой: пользователь спрашивает, какие критически важные активы остались без владельца, кто просрочил задачи или как изменились показатели за месяц. Ассистент находит сведения в SECURITM и собирает таблицу, сводку для руководства или проект плана работ.

Потом запрос можно уточнить — например, сгруппировать просрочки по ответственным. Подключение рассчитано на клиентов с поддержкой MCP. Среди вариантов разработчик называет GigaChat, решения Яндекса, Claude, ChatGPT, Cursor и локальные модели с соответствующей интеграцией. Настройка зависит от выбранного инструмента.

Сервер работает только на чтение: ИИ не сможет переписать риски или закрыть неудобные задачи, чтобы отчёт выглядел бодрее. Для подключения используется отдельный MCP-токен, доступ можно ограничить по IP-адресам.

Функция дополняет встроенного ИИ-ассистента: теперь работать с данными можно и из внешнего ИИ. Она доступна в платных версиях SECURITM — облачной и для установки в инфраструктуре заказчика.

Но порядок в реестрах нейросеть не создаст одним красноречием. Качество ответа зависит от исходных данных и модели, а выводы требуют проверки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru