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.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru