15% россиян подвергались киберсталкингу со стороны романтических партнёров

15% россиян подвергались киберсталкингу со стороны романтических партнёров

15% россиян подвергались киберсталкингу со стороны романтических партнёров

Аналитики «Лаборатории Касперского» опросили граждан и пришли к выводу, что каждый седьмой россиянин (15%) сталкивался с киберслежкой со стороны нового или бывшего романтического партнёра.

Каждый третий опрошенный (32%) заявил исследователям, что считает слежку за партнёром в Сети неприемлемой — это вторжение в частную жизнь. А вот 28% респондентов не видят в этом ничего постыдного.

Проблему сталкерского софта не раз поднимали как эксперты Kaspersky, так и другие специалисты по кибербезопасности. Например, «Лаборатория Касперского» объединилась с 9 организациями для борьбы со stalkerware.

Kaspersky для Android, по словам разработчиков, может выявлять сталкерский софт на мобильных устройствах пользователей. Тем не менее специалисты предупреждают, что удаление такой программы не всегда является лучшим решением: неизвестно, как отреагирует сталкер.

Кроме того, стоит учитывать и другие риски, связанные с такими приложениями. Например, уже не раз встречались случае утечек данных у разработчиков сталкерского софта. Взять хотя бы польскую компанию Radeal, у которой утекли персональные данные Android-пользователей.

Похожая малоприятная история была с иранскими разработчиками приложения Spyhide, которое заразило 60 тыс. Android-устройств с 2016 года.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru