Киберпреступники крадут деньги коллег через замаскированный инфостилер

Киберпреступники крадут деньги коллег через замаскированный инфостилер

Киберпреступники крадут деньги коллег через замаскированный инфостилер

Исследователи из компаний ASEC и Cyble обратили внимание на интересную активность киберпреступников, атакующих своих коллег с помощью инфостилера. Этот вредонос находчивые злоумышленники маскируют под RAT и билдеры зловредов, которые предлагаются на форумах соответствующей тематики.

Речь идёт о вредоносной программе, которая вытаскивает нужную информацию из буфера обмена в системе жертвы. Как правило, такие зловреды ищут адреса криптовалютных кошельков, подменяя их другими — принадлежащими киберпреступникам.

Такой подход удобен тем, что позволяет злоумышленникам перенаправлять деньги буквально на лету. «Ходовой» цифровой валютой в случае таких атак выступает обычно Bitcoin, Ethereum и Monero.

Специалисты компании ASEC наткнулись на фейковые вредоносные программы, которые авторы предлагают на форумах. Под маской билдеров или троянов для удалённого доступа скрывается как раз инфостилер, вытаскивающий данные из буфера обмена.

 

Другие киберпреступники, видя выгодное предложение, скачивают соответствующий архив, в котором содержится исполняемый файл crack.exe. В описании утверждается, что это взломанная версия популярных вредоносов BitRAT и Quasar RAT. На деле же доверчивые хакеры получают в систему зловред ClipBanker.

С похожей схемой столкнулись эксперты Cyble, которые описывали другой исполняемый файл, фигурирующий в кампании, — Payload.exe. Цель у них одна — перенаправить транзакции цифровых денег в кошельки киберпреступников.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru