3,2 млн пользователей стали жертвами вредоносных расширений для Chrome

3,2 млн пользователей стали жертвами вредоносных расширений для Chrome

3,2 млн пользователей стали жертвами вредоносных расширений для Chrome

Специалисты GitLab Threat Intelligence выявили 16 расширений для Chrome, включая инструменты для создания скриншотов, блокировщики рекламы и клавиатуры с эмодзи, заразивших как минимум 3,2 миллиона пользователей вредоносными программами.

Операторы аддонов использовали поисковую оптимизацию для продвижения своих разработок. При этом злоумышленники явно хорошо подготовлены, так как для обхода защитных механизмов браузеров применялся сложный подход.

«Киберпреступники реализовали сложную многоэтапную атаку, с помощью которой сначала нивелируется защита браузеров, а затем — внедряется вредоносный код», — объясняют исследователи.

Активность стартовала в июле 2024 года, когда злоумышленники получили доступ к легитимным расширениям. Уже к декабрю кампания превратилась в фишинговые атаки на учётные записи разработчиков аддонов.

В результате у атакующих появилась возможность выпускать вредоносные обновления изначально легитимных расширений через официальный магазин Chrome Web Store.

Несмотря на то что аддоны продолжали выполнять заявленную функциональность, в них выявили общий вредоносный фреймворк, который выполнял следующее:

  • Проверял конфигурацию при установке, а также передавал на удалённый сервер версию расширения и уникальный идентификатор.
  • Менял настройки безопасности браузера, удаляя заголовок Content Security Policy (CSP) с первых 2000 посещённых веб-сайтов в каждой сессии.
  • Поддерживал постоянную связь с командным сервером (C2) и обновлял при необходимости конфигурацию.

Анализ показал, что каждый из вредоносных аддонов использовал свой сервер конфигурации. Например:

Название расширения Сервер конфигурации
Blipshot (Screenshots) blipshotextension[.]com
Emojis Keyboard emojikeyboardextension[.]com
Nimble Capture api.nimblecapture[.]com
Adblocker for Chrome abfc-extension[.]com
KProxy kproxyservers[.]site

Специалисты считают, что с помощью этих расширений злоумышленники перехватывали конфиденциальные данные, а также осуществляли мошенничество с кликами.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru