Русскоязычных продавцов крипты в Telegram атакуют фишинговые боты

Русскоязычных продавцов крипты в Telegram атакуют фишинговые боты

Русскоязычных продавцов крипты в Telegram атакуют фишинговые боты

«Лаборатория Касперского» предупреждает о новой мошеннической схеме, выявленной в Telegram. Фейковые покупатели крипты вступают в контакт с русскоязычными пользователями и предлагают для проведения P2P-сделки перейти в фишинговый бот.

Предложенная ссылка якобы ведет на сервис KYC-верификации — процедуры, гарантирующей безопасность подобных транзакций. Продавцам, отказавшимся подтвердить личность в рамках прямой сделки, грозит блокировка криптокошелька.

При входе в замаскированный под такой сервис фишинговый бот потенциальной жертве предлагают авторизоваться через аккаунт Telegram, отключив двухфакторную аутентификацию (2FA), а полученный OTP-код передать в качестве подтверждения выполненных условий.

Обе просьбы должны насторожить посетителя как явные признаки мошенничества. Если он не проявит бдительность, злоумышленники получат доступ и к его телеграм-аккаунту, и к привязанному к нему кошельку.

Поддельные сервисы верификации используют имена, призванные усилить иллюзию проведения прямой сделки — к примеру, Wallet KYC. Специалисты уже выявили несколько таких ботов, задействованных в данной схеме обмана.

«Для убедительности злоумышленники нередко ссылаются на требования законодательства, настоящие и выдуманные, — предупреждает старший контент-аналитик Kaspersky Ольга Свистунова. — Пользователям следует перепроверять информацию, прежде чем реагировать на предложение собеседника».

Без контекста детектор пропустил 95% Android-вредоносов

Чем больше разрешений просит Android-приложение, тем подозрительнее оно выглядит для алгоритма. Правда, резервному копированию, антивирусу или системе родительского контроля доступ к половине смартфона нужен по работе. Но детекторы решили не разбираться и устроили охоту на невиновных.

Исследователи из Сингапурского университета менеджмента и Нанькайского университета проверили шесть популярных детекторов, включая Drebin, MalScan и MaskDroid.

Им скормили 270 безопасных приложений из 49 категорий Google Play, каждое из которых запрашивало не менее девяти опасных разрешений.

Большинство систем записали во вредоносы больше половины выборки. LLM-детектор LAMD разогнал ложные срабатывания до 80%. Если поставить такой фильтр на входе в магазин приложений или корпоративную инфраструктуру, аналитики будут разгребать очередь, почти целиком набитую легальным софтом.

 

Проблема в старом принципе: детекторы ищут сходство с известными угрозами. Широкий набор разрешений часто встречается у зловредов, но ровно так же выглядят бэкап-сервисы, антивирусы и инструменты управления устройствами. Как сформулировали авторы работы, отклонение — ещё не вредоносность.

Их система PRAXIS пытается смотреть не только на набор API, но и на контекст. Сначала ИИ предполагает возможную атаку, затем система ищет подтверждающую цепочку вызовов в коде, а после проверяет, соответствует ли поведение назначению приложения и тексту интерфейса.

Такой подход снизил долю ложных тревог на безопасной выборке до 13%, а пропуск вредоносов — примерно до одного из девяти. Однако стоило убрать финальную проверку контекста, как система пропустила 95,3% угроз. Код остался тем же, но без ответа на вопрос «зачем приложение это делает?» защита практически развалилась.

До массового применения PRAXIS тоже далеко: анализ стоит около $0,56 за приложение, а интерфейс и названия функций может подделать сам злоумышленник. Да и 13 ложных тревог на сотню — всё ещё не автоматика, а очередь к живому аналитику.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru