В России написали софт, выявляющий с помощью ИИ мошенников в чатах

В России написали софт, выявляющий с помощью ИИ мошенников в чатах

В России написали софт, выявляющий с помощью ИИ мошенников в чатах

Специалисты Кубанского государственного технического университета написали на Python софт, который поможет распознать мошенников в чатах мессенджеров. Для детектирования злонамеренной активности инструмент использует ИИ.

Как отметил в беседе с «Известиями» один из разработчиков, софт каждые 15 секунд делает скриншот рабочего окна и вычленяет текст на экране.

Затем искусственный интеллект отличает сообщения спамеров от безобидных посланий: если владелец устройства получил потенциально опасное сообщение, программа выведет соответствующее предупреждение.

Более того, софт разбивает вредоносные послания по категориям. Это может быть спам, фишинг или «социальная инженерия».

По словам разработчиков, ИИ обучали на распространённых уловках мошенников, которые, например, предлагают работу на маркетплейсах и т. п. Алгоритм в состоянии распознать методы выуживания данных банковских карт и другой информации.

Базовую версию софта можно будет скачать бесплатно, однако за дополнительные функции придётся платить, предупреждают девелоперы. Ожидается, что бета-версия выйдет во втором квартале 2024 года, а стабильный релиз — в 2026-м.

Linux-фреймворк DKnife годами следил за трафиком пользователей

Исследователи из Cisco Talos рассказали о ранее неизвестном вредоносном фреймворке под названием DKnife, который как минимум с 2019 года используется в шпионских кампаниях для перехвата и подмены сетевого трафика прямо на уровне сетевых устройств.

Речь идёт не о заражении отдельных компьютеров, а о компрометации маршрутизаторов и других устройств, через которые проходит весь трафик пользователей.

DKnife работает как инструмент постэксплуатации и предназначен для атак формата «атакующий посередине» («adversary-in-the-middle») — когда злоумышленник незаметно встраивается в сетевой обмен и может читать, менять или подсовывать данные по пути к конечному устройству.

Фреймворк написан под Linux и состоит из семи компонентов, которые отвечают за глубокий анализ пакетов, подмену трафика, сбор учётных данных и доставку вредоносных нагрузок.

 

По данным Talos, в коде DKnife обнаружены артефакты на упрощённом китайском языке, а сам инструмент целенаправленно отслеживает и перехватывает трафик китайских сервисов — от почтовых провайдеров и мобильных приложений до медиаплатформ и пользователей WeChat. Исследователи с высокой уверенностью связывают DKnife с APT-группировкой китайского происхождения.

Как именно атакующие получают доступ к сетевому оборудованию, установить не удалось. Однако известно, что DKnife активно взаимодействует с бэкдорами ShadowPad и DarkNimbus, которые уже давно ассоциируются с китайскими кибершпионскими операциями. В некоторых случаях DKnife сначала устанавливал подписанную сертификатом китайской компании версию ShadowPad для Windows, а затем разворачивал DarkNimbus. На Android-устройствах вредоносная нагрузка доставлялась напрямую.

 

После установки DKnife создаёт на маршрутизаторе виртуальный сетевой интерфейс (TAP) и встраивается в локальную сеть, получая возможность перехватывать и переписывать пакеты «на лету». Это позволяет подменять обновления Android-приложений, загружать вредоносные APK-файлы, внедрять зловреды в Windows-бинарники и перехватывать DNS-запросы.

Функциональность фреймворка на этом не заканчивается. DKnife способен собирать учётные данные через расшифровку POP3 и IMAP, подменять страницы для фишинга, а также выборочно нарушать работу защитных решений и в реальном времени отслеживать действия пользователей.

В список попадает использование мессенджеров (включая WeChat и Signal), картографических сервисов, новостных приложений, звонков, сервисов такси и онлайн-покупок. Активность в WeChat анализируется особенно детально — вплоть до голосовых и видеозвонков, переписки, изображений и прочитанных статей.

Все события сначала обрабатываются внутри компонентов DKnife, а затем передаются на командные серверы через HTTP POST-запросы. Поскольку фреймворк размещается прямо на сетевом шлюзе, сбор данных происходит в реальном времени.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru