Почти 10 тыс. веб-ресурсов использовали бренд Ozon для обмана россиян

Почти 10 тыс. веб-ресурсов использовали бренд Ozon для обмана россиян

Почти 10 тыс. веб-ресурсов использовали бренд Ozon для обмана россиян

Специалисты российской компании F.A.C.C.T. и представители маркетплейса Ozon опубликовали интересную статистику: в первом полугодии 2024-го совместными усилиями им удалось заблокировать 9341 мошеннических ресурса и 3621 фишинговый сайт, использующий бренд Ozon для обмана пользователей.

Чаще всего исследователи наблюдали на таких сайтах фейковые розыгрыши от имени Ozon, а фишинговые страницы использовались для аутентификации при покупке или возврате товара.

Излюбленный метод продвижения таких веб-ресурсов — реклама в мессенджерах и социальных сетях.

 

Как уже отмечалось выше, за первые шесть месяцев специалисты заблокировали 9341 мошеннических сайтов, что превышает аналогичный показатель прошлого года в целых 19 раз.

 

Фишинг, уступающий по полярности мошенническим схемам, тем не менее представляет серьёзную угрозу для граждан. В первом полугодии 2024-го исследователи прикрыли 3621 таких страниц.

 

Команда Digital Risk Protection (DRP) отмечает основные источники привлечения посетителей на мошеннические ресурсы — группы и аккаунты в соцсетях и мессенджерах. В первые шесть месяцев 2024 года их число заметно возросло и составило 1623 (почти в семь раз больше, чем за весь 2023 год).

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