Киберпреступники используют лого DeepSeek для фишинга

Киберпреступники используют лого DeepSeek для фишинга

Киберпреступники используют лого DeepSeek для фишинга

Злоумышленники запустили новую фишинговую кампанию, развернув сеть мошеннических ресурсов, использующих логотип популярного чат-бота DeepSeek для кражи криптовалюты.

Аналитики F.A.C.C.T. сообщили «Ведомостям» об этой схеме: преступники привлекают жертв обещанием бесплатной раздачи токенов.

Для участия пользователям необходимо авторизоваться через криптокошелек и подписать транзакцию — после этого злоумышленники получают доступ к средствам.

Кроме того, мошенники выпустили скам-токены — криптовалюты, курс которых искусственно завышается, а затем резко обрушивается. Подобную схему киберпреступники использовали перед инаугурацией Дональда Трампа.

Ранее F.A.C.C.T. также предупреждала о волне криптоскама с применением дипфейков.

Еще один способ хищения средств — сайты, предлагающие предзаказ токенов, якобы готовящихся к выпуску DeepSeek. Для регистрации требуется вход через криптокошелек, что позволяет злоумышленникам получить доступ к сид-фразе. Это дает им возможность полностью контролировать счет жертвы и опустошить его.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru