Авторы стилеров маскируют зловреды под ИИ-ассистенты

Авторы стилеров маскируют зловреды под ИИ-ассистенты

Авторы стилеров маскируют зловреды под ИИ-ассистенты

Злоумышленники активно распространяют вредоносные копии популярных ИИ-ассистентов, таких как ChatGPT, DeepSeek и Google Gemini. Чаще всего эти подделки используются для распространения стилеров — вредоносных программ, перехватывающих учетные данные пользователей, как из публичных сервисов, так и из корпоративных систем.

По данным экспертов, опрошенных «Известиями», стилеры остаются востребованным инструментом среди киберпреступников благодаря своей простоте, доступности и распространенности в даркнете. Согласно данным «Информзащиты», в 2024 году число атак с их использованием увеличилось на 54% по сравнению с предыдущим годом.

Как пояснила руководитель ИТ-подразделения агентства «Полилог» Людмила Богатырева, злоумышленники нередко распространяют стилеры через фальшивые версии официальных приложений госструктур и банков, копируя их внешний вид и функциональность.

«Часто такие программы распространяются через фишинговые письма со вложенными файлами или ссылками на зараженные ресурсы. Злоумышленники маскируются под представителей госорганов, контрагентов, специалистов техподдержки или HR-отделов. Сегодня в области кибербезопасности активно используются ИИ-решения для выявления подобных угроз, однако сами мошенники также применяют искусственный интеллект для повышения реалистичности своих атак», — отметила она.

Пример одной из таких атак привели в «Информзащите»: сотрудники компании получили фишинговое письмо якобы от партнера-логиста с прикрепленными документами. Один из сотрудников загрузил и открыл файл, после чего стилер оказался на его устройстве.

Вредоносная программа украла его учетные данные и перехватила одноразовый код из СМС для обхода двухфакторной аутентификации. Получив доступ к корпоративной системе, хакеры похитили конфиденциальные данные компании и потребовали за них выкуп в несколько сотен тысяч рублей.

Старший контент-аналитик «Лаборатории Касперского» Ольга Свистунова отметила, что мошенники создают поддельные сервисы, имитирующие популярные ИИ-ассистенты. Это позволяет им одновременно собирать данные, перехваченные стилерами, и получать доступ к учетным записям пользователей.

Руководитель BI.ZONE Threat Intelligence Олег Скулкин обратил внимание на то, что в даркнете можно найти базы данных, собранные стилерами. Кроме того, появились бесплатные генераторы вредоносного кода, доступные даже тем, кто не имеет средств или технических возможностей для приобретения коммерческих вредоносных программ по модели «вирус как сервис».

Некоторые стилеры становятся все более сложными и трудно обнаруживаются средствами защиты. Например, новые штаммы GuLoader практически незаметны для антивирусных программ.

В Министерстве цифрового развития рекомендуют соблюдать базовые меры предосторожности:

  • Критически относиться к ссылкам, по которым переходите,
  • Избегать установки приложений из непроверенных источников,
  • Не передавать никому логины, пароли и коды двухфакторной аутентификации.

Для защиты компаний директор по клиентской безопасности Selectel Денис Полянский выделил три ключевых правила:

  1. Настроить защиту корпоративной почты,
  2. Обеспечить антивирусную защиту всех рабочих устройств, включая Linux-системы,
  3. Регулярно обучать сотрудников методам кибербезопасности и выявления мошеннических схем.

По прогнозам специалистов, стилеры останутся одной из значимых угроз в 2025 году.

Гарда NDR научилась искать скрытые атаки по поведению хостов

Компания «Гарда» обновила систему анализа сетевого трафика и выявления угроз «Гарда NDR». В новой версии появились механизмы автоматической оценки риска для хостов и кластеризации устройств на основе машинного обучения.

Главная идея обновления заключается в том, чтобы помочь специалистам по информационной безопасности быстрее находить действительно подозрительные события среди большого количества сетевой активности.

Для этого система анализирует поведение устройств в сети и группирует их по схожим признакам. Если один из хостов начинает заметно отличаться от других устройств своего кластера, это может указывать на аномалию или потенциальный инцидент.

Такой подход позволяет выявлять нестандартные сценарии атак, которые не всегда обнаруживаются классическими сигнатурными средствами защиты.

Параллельно в продукте появился риск-скоринг хостов. Вместо длинного списка разрозненных уведомлений аналитик получает ранжированный перечень узлов с оценкой потенциального уровня риска.

Для формирования этой оценки используются сразу несколько источников данных: сетевой трафик, телеметрия NetFlow, сигнатурный анализ, индикаторы компрометации и данные от механизмов Deception.

В компании отмечают, что подобное сочетание кластеризации и автоматической оценки риска реализовано в российских NDR-решениях впервые.

Обновление затронуло и другие компоненты системы. В продукт добавили поддержку цифровых отпечатков JA4 для анализа зашифрованного трафика, а также новую ML-модель для выявления автоматически сгенерированных доменов (DGA), которые часто используются для связи зловредов с управляющими серверами.

Кроме того, разработчики упростили развёртывание решения. В системе появились графический мастер установки и механизм автоматической загрузки политик из архивов. Также были расширены возможности интеграции с SIEM-платформами и доработан пользовательский интерфейс.

По данным компании, изменения затронули и процессы расследования инцидентов. Ряд операций теперь требует меньше действий со стороны аналитиков, что должно сократить время на обработку событий безопасности и снизить вероятность пропуска важных сигналов на фоне большого количества уведомлений.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru