В Telegram набирает обороты целевой фишинг

В Telegram набирает обороты целевой фишинг

В Telegram набирает обороты целевой фишинг

Специалисты сообщают о новой схеме кражи телеграм-аккаунтов. В качестве жертвы, как правило, намеренно выбирают отдельного пользователя, пытаясь найти к нему подход, что делает атаки более эффективными.

Как рассказали «Известиям» эксперты компании «Инфосистемы Джет», потенциальную жертву сначала изучают через профили в социальных сетях. Именно так киберпреступники узнают привычки, увлечения, контакты и стиль общения пользователя.

Имея столько информации, мошенникам гораздо проще вызвать доверие и минимизировать подозрения юзера. После сбора сведений злоумышленники добавляют человека в группу, где сидит некий бывший коллега или знакомый.

Пользователя просят помочь победить в голосовании (первый звоночек, ибо таких схем с голосованием было до этого достаточно много), для чего нужно пройти по ссылке.

Если жертва клюнет и нажмёт на кнопку «Проголосовать», выскочит окно аутентификации, где нужно ввести учётные данные от аккаунта в соцсетях. Там есть и аутентификация через Telegram, которую, по словам исследователей, выбирают чаще всего.

Далее система попросит ввести код подтверждения, который вместе с логином и паролем отправятся злоумышленникам. После этого с вашим аккаунтом можно делать всё, что пожелаешь: рассылать спам, мошеннические сообщения, а можно и требовать выкуп за возврат учётной записи.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru