Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Новый вредоносный ИИ-инструмент DarkBERT будет обучаться на всём дарквебе

Разработчик FraudGPT, чат-бота для киберпреступников, готовит ещё более сложный ИИ-инструмент такого же принципа работы — DarkBERT. Основной «фишкой» DarkBERT будет обучение на всех площадках дарквеба.

Как и его собратья (WormGPT и FraudGPT), новый инструмент взял за основу Google Bard. В этот раз разработчик решил реализовать интеграцию с технологией распознавания изображений — Google Lens.

Известно, что за созданием чат-ботов для злоумышленников стоит человек с ником «CanadianKingpin12». Помимо DarkBERT, специалист работает ещё над одной похожей тулзой — DarkBART.

Исследователи из SlashNext предупреждают в блоге об опасности таких инструментов: они понижают порог вхождения для начинающих киберпреступников. В результате малоквалифицированные «хакеры» могут составлять качественные фишинговые письма, которые будут использоваться в целевых атаках.

«На самом деле мы наблюдаем стремительный прогресс — от WormGPT к FraudGPT, а теперь и к DarkBERT — всего лишь за месяц работы девелопера этих инструментов», — отмечают в SlashNext.

Что касается функциональности, DarkBERT будет представлять собой вредоносную версию Google Bard и задействовать большую языковую модель (БЯМ).

Интересно, что CanadianKingpin12 поделился с исследователями в Telegram видео, на котором демонстрируется обучение DarkBERT на ресурсах дарквеба. Интеграция с Google Lens позволит использовать не только текст, но и изображения, что выгодно отличает его от основанных на ChatGPT инструментах.

455 приложений превратили Android-смартфоны в рекламных зомби

Исследователи HUMAN раскрыли крупную кампанию под названием Trapdoor, нацеленную на пользователей Android. Схема объединяла вредоносную рекламу, фейковые приложения и скрытую накрутку показов. В операции использовались 455 вредоносных Android-приложений и 183 C2-домена, контролируемых злоумышленниками.

Пользователь скачивал вроде бы безобидное приложение — например PDF-просмотрщик, чистильщик устройства или другую утилиту.

После запуска оно показывало фейковые уведомления об обновлении и подталкивало установить ещё одно приложение. А вот уже второй этап запускал скрытые WebView, открывал HTML5-домены злоумышленников и начинал запрашивать рекламу.

В пике, по данным исследователей, Trapdoor генерировал до 659 млн рекламных запросов в день. Приложения, связанные с кампанией, скачали более 24 млн раз. Основной объём трафика шёл из США, на них пришлось больше трёх четвертей активности.

 

Главная хитрость в том, что мошенники использовали инструменты атрибуции установок — легитимные технологии, которые помогают маркетологам понимать, откуда пришёл пользователь.

Только здесь их применяли не для честной аналитики, а чтобы включать вредоносное поведение только у тех, кто пришёл через рекламные кампании самих злоумышленников. Если приложение скачать напрямую из Google Play или установить вручную, оно могло вести себя тихо и не палиться перед исследователями.

Trapdoor совмещал сразу несколько подходов: распространение через вредоносную рекламу, скрытую монетизацию через рекламный фрод и многоступенчатую доставку дополнительных приложений.

Второй этап занимался автоматизированным фродом, запускал невидимые WebView и обращался к подконтрольным доменам для получения рекламы. Короче, телефон пользователя превращался в маленький станок для печати рекламных денег.

Для маскировки операторы кампании использовали обфускацию, антианализ и имитацию легитимных SDK.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru