Мошенники объединяют ботов и повышают убедительность фишинга

Мошенники объединяют ботов и повышают убедительность фишинга

Мошенники объединяют ботов и повышают убедительность фишинга

В Telegram появились группы ботов, которые активно ведут между собой дискуссии. За каждым таким ботом скрывается фейковый аккаунт с размещенными фишинговыми ссылками.

В отличие от примитивного спама, эти боты участвуют в сложных фишинговых кампаниях, нацеленных на кражу личных и платежных данных.

Они анализируют поведение пользователей и адаптируют свои действия, делая обман более убедительным.

«Групповая работа ботов значительно повышает доверие к их сообщениям, поскольку жертва видит «диалог», который выглядит естественно. Ситуация с нейроботами в Telegram — тревожный сигнал, показывающий, как быстро злоумышленники осваивают современные технологии. Использование ИИ для создания фейковых профилей и имитации живых диалогов — это качественный скачок в методах социальной инженерии», — прокомментировал для «Известий» руководитель департамента информационно-аналитических исследований компании T. Hunter Игорь Бедеров.

Как отметил руководитель BI.ZONE Brand Protection Дмитрий Кирюшкин, комментарии таких ботов осмысленны, соответствуют теме публикации и не похожи на спам, поэтому не вызывают настороженности. Это увеличивает вероятность того, что пользователь заглянет в описание учетной записи и перейдет по фишинговой ссылке. По данным BI.ZONE Brand Protection, только в феврале 2025 года было выявлено около тысячи ресурсов, созданных для перехвата учетных записей Telegram.

Руководитель ИТ-подразделения агентства «Полилог» Людмила Богатырева предупреждает, что боты используются и в классических мошеннических схемах, направленных на кражу платежных данных через фальшивые страницы оплаты. Чтобы привлечь жертв, они публикуют объявления о продаже товаров по заниженным ценам или маскируются под маркетплейсы.

Боты также научились взаимодействовать друг с другом. Один может задать вопрос, а другой — сразу дать рекомендацию. Причем такие рекомендации могут быть не только текстовыми, но и голосовыми, сгенерированными с помощью технологий дипфейка.

Ведущий аналитик департамента защиты от цифровых рисков Digital Risk Protection компании F6 Евгений Егоров отметил, что мошенники часто используют в качестве аватаров на фейковых аккаунтах фотографии реальных людей. При этом механизмов, способных предотвратить подобные действия, на данный момент не предусмотрено.

Руководитель направления аналитических исследований в Positive Technologies Ирина Зиновкина подчеркнула, что существующие инструменты для выявления искусственно созданных текстов крайне малоэффективны.

«Использование новых технологий приводит к стремительному росту распространенности и эффективности сложных мошеннических схем. Так, по данным ЦБ РФ, в 2024 году объем операций без добровольного согласия клиентов финансовых организаций увеличился на 74% по сравнению с 2023-м, превысив 27 млрд рублей», — резюмировал доктор технических наук, профессор МГТУ им. Н.Э. Баумана Петр Ключарев.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru