DHL, Microsoft и WhatsApp стали любимыми брендами фишеров

DHL, Microsoft и WhatsApp стали любимыми брендами фишеров

DHL, Microsoft и WhatsApp стали любимыми брендами фишеров

Международная компания DHL, занимающаяся экспресс-доставкой грузов и документов, подвинула Microsoft и стала любимым брендом киберпреступников для имитации в фишинговых атаках. Такую статистику аналитики Check Point собрали за четвёртый квартал 2021 года.

Таким образом, Microsoft расположилась на втором месте, а Google — на четвёртом. Судя по всему, этому результату не стоит удивляться, ведь на IV квартал каждого года приходится и «чёрная пятница», и «киберпонедельник», и сезон рождественских подарков.

DHL каждый год обслуживает более 1,6 миллиарда посылок, поэтому у имитирующих этот бренд фишеров есть реальный шанс охватить большое количество пользователей, ведь многие ждут посылки и подарки.

Как правило, приманки касаются проблем на таможне, при которых от получателя якобы требуются определённые действия. В этом случае злоумышленники предлагают просмотреть вложенный в письмо документ или пройти по ссылке.

Как выяснили специалисты Check Point, за четвёртый квартал 2021 года топ-10 брендов, чаще всего фигурирующих в фишинговых атаках, выглядит так:

  1. DHL (встречается в 23% фишинговых атак по всему миру)
  2. Microsoft (20%)
  3. WhatsApp (11%)
  4. Google (10%)
  5. LinkedIn (8%)
  6. Amazon (4%)
  7. FedEx (3%)
  8. Roblox (3%)
  9. Paypal (2%)
  10. Apple (2%)

Помимо этого, киберпреступники создают вредоносные копии официального сайта DHL. С первого взгляда — похоже, однако есть ряд признаков, по которым можно отличить сомнительный клон:

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru