Ложные клиенты нейросетей DeepSeek и Grok атакуют пользователей X

Ложные клиенты нейросетей DeepSeek и Grok атакуют пользователей X

Ложные клиенты нейросетей DeepSeek и Grok атакуют пользователей X

Эксперты «Лаборатории Касперского» выявили несколько кампаний по распространению вредоносных программ через сайты, имитирующие популярные нейросети — преимущественно DeepSeek и Grok. Зловредные ресурсы продвигаются через социальную сеть X (ранее Twitter).

Атаки были нацелены на пользователей из различных стран, включая Россию. Первая группа сайтов распространяла ранее неизвестный зловред типа стилер под видом клиента DeepSeek (версий V3 и R1).

На поддельных сайтах отсутствовал функционал чата, вместо этого пользователям предлагалось скачать архив с программой для Windows. После запуска загруженного файла стилер мог похищать данные из браузеров (cookie, сессии), логины и пароли от почты, игровых аккаунтов и других сервисов, а также информацию о криптокошельках. Позже злоумышленники изменили приманку, начав использовать нейросеть Grok, однако схема распространения зловреда не изменилась.

Вторая группа поддельных ресурсов использовала географическое ограничение: пользователям из России демонстрировалась заглушка, а при обращениях из Европы показывалась страница, имитирующая сайт DeepSeek, с предложением скачать программу или запустить чат-бот.

При выполнении любого действия на таких сайтах скачивался вредоносный инсталлятор, запускавший PowerShell-скрипт, который позволял злоумышленникам получить доступ к компьютеру жертвы.

Третья группа сайтов была ориентирована на продвинутых пользователей. Здесь зловред маскировался под фреймворк Ollama, предназначенный для локального запуска крупных языковых моделей вроде DeepSeek. Вместо заявленного инструмента устанавливался бэкдор, предоставляющий злоумышленникам удалённый доступ к устройству жертвы.

«В этих кампаниях примечательны как сами зловреды, так и методы распространения поддельных сайтов. Например, одна из ссылок была опубликована в соцсети X под видом сообщения от австралийской компании и набрала более миллиона просмотров, значительная часть репостов была сделана ботами. Для привлечения пользователей атакующие также применяют техники тайпсквоттинга, рекламные кампании через партнёрские программы и рассылку ссылок в мессенджерах», — отметил Владислав Тушканов, руководитель группы исследований и разработки технологий машинного обучения «Лаборатории Касперского».

Бывшему сотруднику Google грозит 15 лет за кражу секретов ИИ-разработок

Большое жюри суда Северной Каролины утвердило обвинительное заключение по делу 38-летнего Линь-Вэй Дина (Linwei Ding), открытому в связи с кражей у Google более 2000 документов, связанных с разработками в сфере ИИ.

По версии следствия, Дин, проработавший в Google программистом с 2019 года до конца 2023-го, решил создать свой стартап в КНР и даже встречался с потенциальными инвесторами, попросив сослуживца прикрыть свое отсутствие в офисе.

Чтобы не начинать с чистого листа, предприимчивый инженер стал выкачивать данные из сети работодателя — о суперкомпьютерном ЦОД, специально построенном для ИИ, о софте для его управления, ИИ-моделях, приложениях, кастомных чипах.

Исходники он скачивал в Apple Notes на рабочем MacBook, а затем конвертировал их в PDF и под своим Google-аккаунтом выгружал в облако, чтобы замести следы. За две недели до увольнения Дин скачал все украденные секреты на свой персональный компьютер.

Когда пропажу обнаружили, техногигант обратился в суд. Арест подозреваемого в связи с выдвинутыми обвинениями состоялся в марте 2024 года.

Позднее выяснилось, что тот также подал заявку на участие в программе правительства КНР, призванной обеспечить приток в страну специалистов по исследованиям и разработке. Этот факт позволял трактовать кражу секретов Google как промышленный шпионаж в пользу иностранного государства.

В США Дину инкриминируют семь эпизодов хищения коммерческой тайны и семь эпизодов экономического шпионажа. По первой статье ему грозит до 10 лет лишения свободы, по второй — до 15 лет.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru