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 DDoS-атак на российские игровые сервисы возросло в четыре раза

В 2025 году DDoS-Guard зафиксировала 2,5 млн инцидентов на территории России — лишь на 1,6% больше, чем в 2024-м. Особо эксперты отметили учащение DDoS-атак на игровые порталы и серверы (на 310%), а также на госсервисы (почти на 250%).

Незначительный рост общего показателя по DDoS, по словам аналитиков, связан с тем, что они перестали учитывать хактивистские атаки. В статистику также не вошли мелкие, не критичные инциденты и атаки на ресурсы без спецзащиты, которые тоже участились.

 

Подавляющее большинство (80%) DDoS-атак, как и в 2024 году, пришлось на уровень приложений, однако их плотность заметно увеличилась. В ходе самой мощной атаки L7 эксперты насчитали 859 млн вредоносных запросов.

В разделении по областям хозяйственной деятельности лидерами по числу инцидентов остались телеком и финансы. Бизнес опустился с 3-го на 5-е место, пропустив вперед госсектор и игровые сервисы.

 

Комментируя новую статистику, Денис Сивцов, возглавляющий в DDoS-Guard направление защиты сети на уровне L3-4, объяснил высокую активность дидосеров в игровой индустрии ростом рынка:

«Мы видим колоссальный прирост атак на игровые сервисы, потому что индустрия развивается, в нее вливаются огромные деньги — за новые игровые серверы часто ведется жесткая конкурентная борьба, где DDoS-атаки часто выступают как оружие, чтобы переманивать аудиторию. Дополнительно следует отметить, что в игровых сервисах часто используются собственные самописные сетевые протоколы, поэтому многие стандартные меры защиты не работают там должным образом».

В отчетный период существенно возросла средняя продолжительность DDoS-атак. Большинство зафиксированных инцидентов длились от 20 минут до 1 часа.

При этом применялись различные тактики. В I квартале наблюдались высокопараллельные атаки: злоумышленники несильно, но настойчиво долбили по множеству мелких ресурсов одного владельца. В других случаях DDoS-удар был очень мощный, но кратковременный, с последующей сменой вектора (видимо, из-за отсутствия искомого эффекта).

За год также в полтора раза возросла распределенность атак. Рекорд по числу источников мусорного потока поставил крупнейший IoT-ботнет: в проведенной с его участием атаке было задействовано свыше 2 млн уникальных IP. В разделении по странам наибольшее количество источников вредоносного трафика было выявлено в США, России и Индонезии.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru