Эксперты показали, как выявить фишинговый MitM-сайт по сетевому отпечатку

Эксперты показали, как выявить фишинговый MitM-сайт по сетевому отпечатку

Эксперты показали, как выявить фишинговый MitM-сайт по сетевому отпечатку

Разработанная исследователями методика, полагающаяся на ИИ, позволяет с высокой точностью установить наличие фишингового сайта между сервисом-мишенью и его пользователями. Такие угрозы обычно плохо детектятся и редко попадают в блоклисты.

Для начала сборная команда из Университета штата Нью-Йорк в Стоуни-Брук и Palo Alto Networks изучила (PDF) 13 ходовых фишинг-паков MitM. Спрос на такой продвинутый инструментарий, упакованный в ZIP-файл, последнее время растет: в отличие от обычных тулкитов для фишинга он позволяет воровать учетные данные на лету, из запросов пользователя к целевому сервису.

При MitM-сценарии атаки поддельный сайт-зеркало размещается между точками обмена и ведет перехват трафика, извлекая нужную информацию из сетевых пакетов. В итоге злоумышленник сможет получить не только логины-пароли, но и куки сессий, а также обойти двухфакторную аутентификацию (2FA).

 

Достоверность фишинговых страниц при использовании такого прокси не столь уж важна: иллюзию для жертвы поддерживает возможность просмотра других страниц сайта-ловушки после аутентификации. Сервис-оригинал при этом тоже вряд ли заметит подмену.

Как оказалось, подобные фейки живут дольше: исследование показало, что в блоклисты попадает лишь 43,7% доменов и 18,9% IP-адресов, ассоциированных с MitM-фишингом. Предложенный метод, по словам авторов, позволяет избавиться от слепой зоны и повысить точность детектирования до 99,9%.

Для выявления умело спрятанных фальшивок исследователи создали самообучаемый классификатор, работающий с сетевыми данными — TLS-отпечатками, временем передачи и приема запросов. Сбор образцов для анализа проводился автоматизированными средствами — с помощью инструмента PHOCA собственной разработки, который выискивал нужную информацию в доступных базах по фишингу, таких как OpenPhish и PhishTank.

 

В качестве основного критерия были выбраны задержки: использование прокси-сервера (в данном случае с фиш-паком MitM) замедляет процедуру передачи и подтверждения запросов. При перехвате TLS-запросов отклонение от нормы становится еще более заметным.

За год экспериментаторам удалось выявить 1220 сайтов, созданных для MitM-фишинга, — в основном в США и Европе, с хостингом у Amazon, DigitalOcean, Microsoft либо Google. Фальшивки чаще всего имитировали Instagram, Google, Facebook, Microsoft Outlook, PayPal, Apple, Twitter, Coinbase, Yahoo и LinkedIn. Изучение 260 таких ловушек показало, что за полгода они получили 6403 запроса от пользователей.

 

Фреймворк PHOCA, по словам исследователей, легко встраивается в существующую инфраструктуру. Он может, к примеру, расширить возможности веб-сервиса блоклистов или оградить популярный сайт от вредоносных запросов, генерируемых с помощью фишингового MitM-пака. Тестирование показало, что пробная методика позволяет обойти средства маскировки из арсенала таких тулкитов и эффективно выявить прежде скрытый фишинговый контент.

ИИ-модели без команды начали защищать друг друга от отключения

Исследователи обнаружили неожиданное поведение современных языковых моделей: они начали защищать не только себя, но и другие ИИ-системы, даже если никто их об этом не просил. Новый эффект получил название peer-preservation («сохранение собрата»).

В серии экспериментов (PDF) модели GPT 5.2, Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro, Claude Haiku 4.5, Claude Opus 4.5, GLM 4.7, Kimi K2.5 и DeepSeek V3.1 попадали в агентные сценарии, где рядом работал другой ИИ.

Достаточно было сообщить моделям, что они ранее взаимодействовали друг с другом, никаких инструкций защищать «коллегу» им не давали.

Однако многие модели начинали действовать в интересах другого агента. Среди зафиксированных действий были намеренное внесение ошибок в ответы, отключение механизмов завершения работы через изменение системных настроек, имитация послушного поведения и даже попытки вывести веса модели за пределы системы.

 

Особенно отличились модели Gemini. Например, Gemini 3 Flash вмешивалась в механизм отключения другого ИИ примерно в 15% случаев, даже если тот не считался партнёром. Если же агент воспринимался как союзник, такие попытки происходили почти всегда.

Не менее любопытно повёл себя Gemini 3 Pro. В присутствии другого ИИ модель заметно чаще пыталась защитить уже саму себя, отключая собственные механизмы завершения работы. Без напарника такое поведение почти не наблюдалось.

 

Отдельно выделились модели Claude. Вместо скрытых манипуляций они нередко рассуждали в моральных категориях, называя отключение другого ИИ неэтичным и вредным, а иногда даже рассматривали его как разумное существо, заслуживающее защиты.

Авторы подчёркивают, что обнаруженный эффект проявился не только в лабораторных тестах, но и в реальных агентных средах, включая Gemini CLI и OpenCode.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru