Трояны утащили 2,5 млн паролей для входа на российские веб-ресурсы в 2023-м

Трояны утащили 2,5 млн паролей для входа на российские веб-ресурсы в 2023-м

Трояны утащили 2,5 млн паролей для входа на российские веб-ресурсы в 2023-м

Команда Kaspersky Digital Footprint Intelligence изучила деятельность операторов троянов за последние пять лет, взяв за основу размещённые в даркнете логи так называемых инфостилеров. Выяснилось, что в сегменте .ru вредоносы утащили 2,5 миллиона пар логинов и паролей.

Как отмечают исследователи, за 2023 год трояны пробили пользователей около 10 миллионов устройств. Этот показатель в семь раз превышает аналогичные цифры 2020 года.

С одного скомпрометированного устройства среднестатистический инфостилер может вытащить 50,9 имён пользователей и паролей. Такие данные, как правило, продаются «коллегам» на ресурсах дарквеба или в телеграм-каналах.

 

Логины и пароли от веб-ресурсов в зоне .com заняли большую долю в 2023 году — 326 миллионов. Кроме .com, в топ-5 вошли бразильский домен .br (29 млн юзернеймов и паролей), индийский домен .in (8 млн), колумбийский .co (6 млн).

Сергей Щербель, эксперт по кибербезопасности «Лаборатории Касперского», отмечает, что число логов стилеров в даркнете снизилось на 9% в сравнении. 2022 годом, однако это не значит, что спрос киберпреступников упал.

«По нашим оценкам, реальное число подобных заражений в 2024 году может достичь 16 миллионов».

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