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».

15 тыс. отправили ИИ-агентов на борьбу с кибератаками

Более 15 тыс. компаний уже используют в публичных облаках сервисы информационной безопасности на базе искусственного интеллекта. ИИ помогает выявлять атаки в реальном времени, сортировать поток предупреждений и разбираться с уязвимостями, пока специалисты ещё пытаются понять, какое из тысяч уведомлений действительно горит.

Такие данные представила Yandex Cloud в отчёте об угрозах для облачных и гибридных инфраструктур за первое полугодие 2026 года.

За это время изменились и действия атакующих. Если раньше главным пропуском в корпоративные сети оставались украденные пароли, то теперь злоумышленники всё чаще эксплуатируют уязвимости публичных приложений.

В российских облаках фиксировались попытки использовать критическую уязвимость React2Shell, а также проблемы ядра Linux Copy Fail и Dirty Frag.

Закрывать все найденные дыры вручную компании уже не успевают, поэтому часть рутины передают ИИ-агентам. Они мгновенно расставляют приоритеты, проводят триаж алертов, собирают информацию об инцидентах и выполняют первичные расследования.

К устранению критических уязвимостей человек пока подключается лично, полностью отдавать роботу ключи от инфраструктуры бизнес всё же не решился.

В Yandex Cloud считают, что современным корпоративным системам защиты необходимы поведенческие детекторы, объединённая телеметрия и ИИ-агенты. Причина проста: атаки ускоряются, а классическая схема «получили алерт — открыли тикет — когда-нибудь посмотрели» всё чаще проигрывает злоумышленникам по темпу.

Поменялись и главные цели. В первой половине 2025 года 35% атак приходилось на ИТ-компании. К середине 2026 года на первое место вышел ретейл с долей 39%, следом расположилось производство с 29%, а ИТ-сектор опустился до 20%.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru