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».

Число кибератак на российскую медицину выросло в 2,7 раза

Медицинские организации в России всё быстрее превращаются в одну из главных целей киберпреступников. По данным RED Security SOC, в первом полугодии 2026 года число атак на отрасль выросло в 2,7 раза по сравнению с тем же периодом прошлого года.

Доля медицины в общем числе отражённых киберугроз подскочила с 6% до 15%. И это не просто больше шума в журналах событий: 38% инцидентов сами организации признали высококритичными. В среднем по российскому рынку этот показатель не превышает 20%.

Чаще всего злоумышленники начинают с внешнего периметра — ищут уязвимые сервисы и системы, доступные из интернета. Дальше сценарий знакомый: кража персональных данных пациентов, запуск шифровальщиков или попытка развалить инфраструктуру учреждения.

Цели тоже вполне понятны. Медицинские базы можно продать, за расшифровку потребовать выкуп, а остановка работы клиники почти гарантирует громкий общественный резонанс.

Проблема в том, что высокий уровень защиты есть в основном у крупнейших организаций. Многие медучреждения по-прежнему ограничиваются базовыми средствами безопасности, хотя работают с критически важными системами и чувствительными данными.

Эксперты советуют регулярно проверять внешний периметр, быстро устанавливать обновления, следить за подозрительной активностью и заранее отрабатывать сценарии восстановления после атак. Отдельный пункт — изолированные резервные копии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru