Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная киберпреступная группировка с 2017 года запустила тысячи серверов на входном, среднем и выходном уровнях «луковой» сети Tor. Исследователи в области кибербезопасности считают, что это была попытка деанонимизировать пользователей Tor. Группе присвоили имя KAX17.

По данным специалистов, на пике своей активности злоумышленники контролировали более 900 вредоносных серверов, часть которых служили входными точками, ещё часть — узлами среднего уровня и точками выхода.

Как правило, задача таких узлов заключается в шифровании и анонимизации трафика пользователей, когда он входит и покидает сеть Tor. Этого получается добиться за счёт создания гигантской сети прокси-серверов, перебрасывающих друг другу соединение.

Стоит отметить, что добавленные в Tor-сеть серверы должны включать контактную информацию (например, адрес электронной почты). Это условие необходимо для того, чтобы администраторы сети и правоохранительные органы смогли связаться с операторами сервера в случае некорректной конфигурации или жалобы.

Тем не менее этим правилом часто пренебрегают и добавляют в сеть Tor серверы без указанной контактной информации, поскольку для приемлемого уровня конфиденциальности необходимо большое количество узлов.

Специалист по защите информации, известный под онлайн-псевдонимом Nusenu, не так давно обратил внимание на интересный паттерн Tor-узлов без контактной информации. Впервые своими наблюдениями эксперт поделился в 2019 году.

Присвоив операторам этих серверов имя KAX17, Nusenu позже обнаружил, что активность этой группы уходит корнями в 2017 год. Злоумышленники регулярно добавляли в сеть серверы без данных для связи. Большая часть этих серверов выступала в качестве входных точек и узлов среднего уровня, но были также и точки выхода.

Как пояснил Nusenu, это странное поведение, поскольку обычно киберпреступники используют именно выходные узлы, чтобы иметь возможность модифицировать пользовательский трафик. Так делала, например, группировка BTCMITM20.

У KAX17, судя по всему, задача другая — собрать побольше информации о подключающихся к сети пользователях. Согласно результатам исследования, в какой-то момент была 16-процентная вероятность подключиться к Tor через один из серверов злоумышленников, 35% — наткнуться на один из узлов KAX17 среднего уровня и 5% — стать жертвой на выходе из сети.

Новая вектор атаки заставляет ИИ не замечать опасные команды на сайтах

Специалисты LayerX описали новую атаку, которая бьёт по самому неприятному месту современных ИИ-ассистентов — разрыву между тем, что видит браузер, и тем, что анализирует модель. В результате пользователь может видеть на странице вполне конкретную вредоносную команду, а ИИ при проверке будет считать, что всё безопасно.

Схема построена на довольно изящном трюке с рендерингом шрифтов. Исследователи использовали кастомные шрифты, подмену символов и CSS, чтобы спрятать в HTML один текст, а пользователю в браузере показать совсем другой.

Для человека на странице отображается команда, которую предлагают выполнить, а вот ИИ-ассистент при анализе HTML видит только безобидное содержимое.

Именно в этом и заключается главная проблема. Ассистент смотрит на структуру страницы как на текст, а браузер превращает её в визуальную картинку. Если атакующий аккуратно разводит эти два слоя, получается ситуация, в которой пользователь и ИИ буквально смотрят на разные версии одной и той же страницы.

 

В качестве демонстрации LayerX собрала демонстрационный эксплойт на веб-странице, которая обещает некий бонус для игры BioShock, если выполнить показанную на экране команду. Пользователь, естественно, может спросить у ИИ-ассистента, безопасно ли это. И вот тут начинается самое неприятное: модель анализирует «чистую» HTML-версию, не замечает опасную команду и успокаивает пользователя.

 

То есть атака работает не за счёт взлома браузера или уязвимости в системе, а через старую добрую социальную инженерию, просто усиленную особенностями работы ИИ. Человеку показывают одно, а ассистенту — другое. И если пользователь привык доверять ответу модели, риск становится вполне реальным.

По данным LayerX, ещё в декабре 2025 года техника срабатывала против целого набора популярных ассистентов, включая ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini, Leo, Grok, Perplexity и ряд других сервисов. При этом исследователи утверждают, что Microsoft была единственной компанией, которая приняла отчёт всерьёз и полностью закрыла проблему у себя. Остальные в основном сочли риск выходящим за рамки, потому что атака всё же требует социальной инженерии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru