Мошенников, освоивших ИИ, выдают артефакты на фейковых сайтах

Мошенников, освоивших ИИ, выдают артефакты на фейковых сайтах

Мошенников, освоивших ИИ, выдают артефакты на фейковых сайтах

Проведенное в «Лаборатории Касперского» исследование показало, что поддельные сайты, созданные с помощью ИИ, могут содержать следы использования таких онлайн-сервисов, которые мошенники поленились или забыли вычистить.

Рост доступности больших языковых моделей (БЯМ, LLM) способствует, в числе прочего, увеличению количества злоупотреблений.

Использование инструментов на их основе позволяет поставить генерацию контента, в том числе вредоносного, на поток, однако ИИ-помощников нельзя оставлять без присмотра, о чем не знают или забывают обманщики.

В ходе анализа на фишинговых и скамерских сайтах эксперты обнаружили такие артефакты, как ответы чат-ботов, в которых сработала встроенная защита; лексикон, характерный для известных LLM; служебные пометки со ссылкой на ИИ-сервис.

Так, из-за больших масштабов автоматизации или кривых рук на созданных ИИ страницах зачастую можно встретить извинения чат-бота, которому этикет не позволяет выполнить запрос. Взамен он предлагает «сделать что-то похожее», и это тоже попадает в паблик.

 

В данном примере присутствуют и другие свидетельства фейка — диакритический знак в слове «Login» и буква «ɱ» вместо «m» в заголовке (замена по методу тайпсквоттинга).

Использование LLM, по словам экспертов, могут также выдать характерные слова и фразы. Чат-боты OpenAI, например, часто употребляют delve («штудировать»), а конструкции вроде in the ever-evolving / ever-changing world / landscape («в изменчивом /развивающемся мире / ландшафте») использует множество нейросетей.

Предательский отказ ассистента подчиниться и другие маркеры изредка встречаются также в мегатегах поддельных сайтов. В примере ниже исследователи обнаружили еще один признак мошенничества — имя «bolygon» в URL имитации легитимного Polygon.

 

«Злоумышленники активно изучают возможности применения больших языковых моделей в разных сценариях автоматизации, но, как видно, иногда допускают ошибки, которые их выдают, — отметил руководитель группы исследований и ML-разработок в Kaspersky Владислав Тушканов. — Однако подход, основанный на определении поддельной страницы по наличию тех или иных “говорящих слов”, ненадёжен. Поэтому пользователям нужно обращать внимание на подозрительные признаки, например логические ошибки и опечатки на странице. Важно убедиться, что адрес сайта совпадает с официальным».

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

ИИ обнаружил невидимый для антивирусов Linux-бэкдор GhostPenguin

Исследователи из Trend Micro сообщили об обнаружении нового скрытного бэкдора для Linux под названием GhostPenguin. На протяжении четырёх месяцев он находился в базе VirusTotal, но ни один антивирус при этом не детектировал файл вредоноса. Обнаружить его удалось только благодаря системе автоматического поиска угроз, использующей алгоритмы ИИ.

Впервые файл загрузили на VirusTotal 7 июля 2025 года. Но классические механизмы анализа не увидели ничего подозрительного.

 

Лишь когда ИИ-пайплайн Trend Micro выделил образец как атипичный, эксперты провели детальное исследование и выяснили, что внутри скрыт полноценный бэкдор.

GhostPenguin написан на C++ и работает как многопоточный инструмент удалённого управления Linux-системой. Вместо привычных TCP-соединений он использует собственный зашифрованный UDP-протокол на базе RC5, что делает коммуникацию менее заметной и затрудняет обнаружение.

 

Отдельные потоки отвечают за регистрацию и передачу данных, благодаря этому GhostPenguin остаётся работоспособным даже в случае зависания отдельных компонентов.

После запуска бэкдор проходит подготовительный цикл:

  • проверяет, не запущен ли он уже, используя PID-файл;
  • инициирует хендшейк с C2-сервером и получает Session ID, который далее служит ключом шифрования;
  • собирает данные о системе (IP-адрес, имя хоста, версию ОС вроде «Ubuntu 24.04.2 LTS», архитектуру) и отправляет их на сервер до получения подтверждения.

Исследование также показало, что GhostPenguin, вероятно, ещё в разработке. В коде нашли отладочные элементы, неиспользуемые функции, тестовые домены и даже опечатки — вроде «ImpPresistence» и «Userame». Похоже, авторы торопились или отлаживали раннюю версию.

Главный вывод Trend Micro: традиционные методы анализа пропустили GhostPenguin полностью, тогда как ИИ-подход позволил заметить аномалию. Этот случай, по словам исследователей, наглядно демонстрирует, насколько сложными становятся современные угрозы и почему стратегия их поиска должна развиваться дальше.

AM LiveКак эффективно защититься от шифровальщиков? Расскажем на AM Live - переходите по ссылке, чтобы узнать подробности

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru