Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Мошенники ускоряют профилирование мишеней с помощью ИИ

Авторы сложных сценариев отъема денег у юрлиц стали использовать ИИ, чтобы ускорить сбор данных о намеченных жертвах. В RTM Group зафиксировали сотни случаев хорошо подготовленных атак на малый и средний бизнес.

Сама мошенническая схема выглядит, как BEC-атака, только вместо имейл используются мессенджер (в данном случае Telegram) и телефонная связь. Применение ИИ, по оценке экспертов, позволило повысить эффективность обмана на 40%; при этом преступный доход ОПГ средней величины (10 участников) может ежедневно составлять от 1 млн до нескольких десятков млн рублей.

В ходе подготовки злоумышленники, вооружившись ИИ, собирают информацию из слитых в Сеть баз. Найдя совпадения по месту работы и совместным счетам, они разбивают мишени на пары: владелец – управляющий компании, гендиректор – его зам, директор – главбух и т. п.

Затем в Telegram создаются поддельные аккаунты лидеров каждой пары, и боты начинают слать сообщения от их имени, вовлекая подчиненных в диалог. В качестве темы обычно используются непорядочность знакомых / клиентов либо мифическая проверка со стороны правоохраны (к примеру, ФСБ).

Сообщения бота могут содержать фамилии реальных представителей госорганов, скриншоты специально составленных документов. После такой обработки следует звонок персоны, упоминавшейся в ходе беседы.

Лжеревизор начинает задавать вопросы о случаях мошенничества, долгах, неких платежах, пытаясь определить финансовую проблему, которую можно использовать как предлог для выманивания денег переводом на левый счет.

«Основной рекомендацией по минимизации рисков является постоянное внимание к деталям в ходе виртуального общения с партнерами по бизнесу и сотрудниками, особенно когда речь идет о проблемах с законом, переводах финансовых средств, проверках компетентных органов, — заявили эксперты «Известиям». — Также специалисты RTM Group рекомендуют не выкладывать в публичный доступ прямые контакты руководителей компаний и департаментов».

На днях мы анализировали «злые» аналоги ChatGPT: xxXGPT, WormGPT, WolfGPT, FraudGPT, DarkBERT, HackerGPT. Рассказали, в чём состоит опасность и как с нею бороться.

Little Snitch пришёл на Linux на фоне нового интереса к контролю трафика

Знаменитый сетевой инструмент Little Snitch, который много лет ассоциировался только с macOS, теперь добрался и до Linux. Разработчик объясняет это шаг тем, что в мире, где всё больше спорят о доверии к софту, обновлениям и контролю над устройствами, идея открытой и менее централизованной платформы начинает выглядеть для многих заметно привлекательнее.

На этом фоне он решил попробовать пожить с Linux как с основной системой и быстро упёрся в знакомую проблему: без Little Snitch там не хватает удобной, наглядной прозрачности по сетевой активности приложений.

По сути, Little Snitch для Linux делает то, за что его любят на macOS: показывает, какие процессы выходят в Сеть, и позволяет это оперативно ограничивать. Но технически новая версия устроена уже по-другому.

 

Инструмент использует eBPF для работы на уровне ядра, написан на Rust, а интерфейс выполнен в виде веб-приложения. Такой подход позволяет, например, наблюдать за удалённым Linux-сервером с другого устройства, не городя отдельную тяжёлую схему управления.

При этом разработчик отдельно подчёркивает, что это не «абсолютный щит» от всего на свете, а скорее инструмент видимости и контроля.

Часть проекта уже открыта: разработчик вынес в open source, в частности, eBPF-компонент и интерфейс. А вот бэкенд, который отвечает за правила и анализ соединений, пока остаётся закрытым. Это, судя по описанию, сознательное решение: именно там сосредоточена значительная часть накопленной за годы логики Little Snitch.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru