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».

Владельцы macOS-устройств чаще ловят фишинг, но реже ставят защиту

Репутация macOS как системы, которой антивирус не нужен расслабила пользователей. По данным исследования «Лаборатории Касперского», владельцы Mac чаще пользователей Windows сообщают о столкновении с киберугрозами и при этом реже используют защитные решения.

За последний год с фишингом столкнулись 12% опрошенных пользователей macOS против 9% владельцев компьютеров с Windows.

На мошеннические схемы, включая инвестиционные, пожаловались 16% против 13%. О нарушении конфиденциальности сообщили 11% пользователей Mac и 8% пользователей Windows, о краже личных данных — 12% и 7% соответственно.

Цифровые привычки тоже оказались не в пользу любителей яблок. Подозрительные письма и ссылки не открывают 62% пользователей Windows и только 51% владельцев Mac. Дополнительные защитные решения установлены у 42% и 35% соответственно.

С паролями картина похожая. Уникальные комбинации для каждой учётной записи создают 38% пользователей Windows против 35% владельцев macOS. Сложные пароли выбирают 52% против 45%, а двухфакторную или многофакторную аутентификацию используют 51% против 46%.

В «Лаборатории Касперского» считают, что встроенные механизмы macOS действительно обеспечивают серьёзную защиту, однако не спасают от социальной инженерии, атак на цепочки поставок и вредоносных программ, созданных специально для платформы Apple.

В общем, значок надкушенного яблока не работает как оберег. Если пользователь сам отдаёт код из СМС на фишинговом сайте, операционная система может лишь грустно наблюдать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru