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».

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru