Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Написанный с помощью ИИ вредонос AsyncRAT используется в целевых атаках

Исследователи зафиксировали новую имейл-кампанию, в ходе которой злоумышленники распространяют вредоносную программу, написанную, судя по всему, с помощью ИИ-сервисов. Этот зловред — AsyncRAT.

Ранее киберпреступники использовали генеративные возможности ИИ для составления убедительных писем, а ряд экспертов предупреждал, что эти же сервисы могут помочь и в создании вредоносов.

Именно это и произошло: согласно отчёту HP Wolf Security, злоумышленники с низким уровнем технических навыков всё чаще прибегают к услугам ИИ-сервисов для создания вредоносных программ.

Например, в июне HP зафиксировала фишинговую кампанию, нацеленную на пользователей из Франции. В этих атаках использовался метод HTML smuggling для доставки вредоносного кода.

В результате жертва получает запароленный ZIP-архив, содержащий код VBScript и JavaScript.

 

Экспертам удалось извлечь контент архива с помощью брутфорса и проанализировать код. Последнее было не так сложно сделать, поскольку авторы старательно напичкали его комментариями.

Именно наличие такого количества комментариев и выдало руку ИИ:

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru