Данные DNS раскрыли киберпреступный сервис сокращения ссылок

Данные DNS раскрыли киберпреступный сервис сокращения ссылок

Данные DNS раскрыли киберпреступный сервис сокращения ссылок

Киберпреступная группировка, которую отслеживают под именем Prolific Puma, предоставляла другим злоумышленникам сервис для сокращения ссылок. На протяжении четырёх лет Prolific Puma удавалось оставаться незамеченной.

По данным исследователей, менее чем за месяц кибергруппа зарегистрировала тысячи доменов, многие из которых были доменами верхнего уровня США (usTLD) и помогали реализовать фишинговые схемы, рассылать спам и распространять вредоносные программы.

Специалисты Infoblox впервые зафиксировали активность Prolific Puma около полугода назад. Сначала экспертам попались домены, сгенерированные при помощи RDGA (registered domain generation algorithm) и задействованные для сервиса сокращения URL.

Исследователи смогли отследить вредоносную сетевую активность, которая, как выяснилось, использовала usTLD. Из-за принципа работы сервисов сокращения ссылок Infoblox смогла отследить сами короткие URL, но не целевые веб-страницы.

«В конце концов нам удалось ухватиться за несколько коротких ссылок, которые выводили нас на конечные страницы. Это оказались фишинговые и скамерские сайты», — пишут специалисты.

Кстати, лишь ряд ссылок ввёл прямо на страницу, другие — осуществляли множество редиректов. Более того, в отдельных случаях через такой URL пользователь попадал на CAPTCHA.

Именно такой разброс подходов навёл исследователей на мысль о том, что сервис сокращения ссылок используют разные киберпреступники. С апреля 2022 года Prolific Puma удалось зарегистрировать около 75 тысяч уникальных доменов.

 

Как правило, эти домены — буквенно-цифровые и псевдослучайные, а также различаются по размеру:

TLD us link info com cc me
Domains vf8[.]us
2ug[.]us
z3w[.]us
yw9[.]us
8tm[.]us
cewm[.]link
wrzt[.]link
hhqm[.]link
ezqz[.]link
zyke[.]link
uelr[.]info
ldka[.]info
fbvn[.]info
baew[.]info
shpw[.]info
kfwpr[.]com
trqrh[.]com
nhcux[.]com
khrig[.]com
dvcgg[.]com
jlza[.]cc
hpko[.]cc
ddkn[.]cc
mpsi[.]cc
wkby[.]cc
scob[.]me
xnxk[.]me
zoru[.]me
mjzo[.]me
ouzp[.]me

 

На видео ниже можно посмотреть сервис Prolific Puma в действии:

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru