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.

TPM-сниффинг позволяет получить ключи LUKS из промышленных Linux-систем

Во встраиваемых компьютерах Moxa обнаружена уязвимость, позволяющая при запуске девайса получить криптоключи LUKS в открытом виде путем пассивного мониторинга SPI-шины, соединяющей дискретный TPM с системой на чипе.

По словам авторов опасной находки из Cyloq, для сниффинг-атаки на TPM в данном случае, кроме физического доступа к устройству, понадобится лишь анализатор логики.

Для проведения PoC-атаки был выбран Moxa UC-1222A Secure Edition на базе ARM с модулем TPM 2.0, использующий LUKS для полного шифрования дисковой памяти.

Эксплойт CVE-2026-0714 (доставка секрета без криптозащиты при выполнении TPM2_NV_Read) с успехом отработал, и ключ, позволяющий расшифровать все данные в памяти устройства, был в итоге получен, хотя это и заняло некоторое время.

 

Ранее попытки применения TPM-сниффинга были замечены лишь в атаках на BitLocker; эта возможность давно не дает покоя Microsoft. Специалисты Cyloq доказали, что риск велик и для промышленных устройств на базе Linux.

Обезопасить команды и ответные параметры, передаваемые по шине SPI, поможет криптозащита, однако в условиях автоматизированного запуска компьютеров без GUI реализация таких сессий затруднительна.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru