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».

У CrowdSec украли код примерно 300 репозиториев через атаку на TanStack

Французская ИБ-компания CrowdSec подтвердила утечку исходного кода из GitHub. Злоумышленники добрались примерно до 300 репозиториев, около 170 из которых были закрытыми.

В официальном заявлении CrowdSec уточняется, что инцидент произошёл ещё в мае 2026 года, однако компания узнала о нём только 16 сентября.

В похищенный массив вошёл код SaaS-консоли, некоторых процедур для AWS, коннекторов и средств автоматизации. Остальные более 130 репозиториев содержали открытый код, который и так был публично доступен.

Предполагаемым входным билетом стала атака на цепочку поставок TanStack. В мае CrowdSec использовала скомпрометированный компонент, который, вероятно, вытащил API-ключ с правами на чтение закрытой кодовой базы.

Компания утверждает, что клиентские данные, имена, пароли и сведения об организациях в утечку не попали. Специалисты также не обнаружили токенов или других секретов, которые позволили бы атакующим двигаться по инфраструктуре дальше. Тем не менее все потенциально затронутые ключи и учётные данные CrowdSec сразу заменила.

В корпорации считают, что украденный код сложно применить за пределами её инфраструктуры: он тесно связан с внутренними данными и инструментами CrowdSec, а значительная часть компонентов за прошедшие четыре месяца уже изменилась. Код SaaS-сервиса также регулярно проходил аудит, поэтому непосредственной угрозы разработчики пока не видят.

Расследование продолжается, а CrowdSec обещает следить за подозрительной активностью.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru