Мошенники угоняют аккаунты Telegram с помощью фейкового бота GetContact

Мошенники угоняют аккаунты Telegram с помощью фейкового бота GetContact

Мошенники угоняют аккаунты Telegram с помощью фейкового бота GetContact

В марте 2025 года мошенники начали активно использовать новую схему для получения контроля над аккаунтами пользователей Telegram. Под видом популярного приложения GetContact, которое позволяет узнать, как ваш номер записан в чужих телефонных книгах, они запускают фейкового бота.

Пользователям предлагается авторизоваться через Telegram и ввести код подтверждения.

Эти данные перехватываются злоумышленниками, которые сразу получают полный доступ к аккаунту жертвы. Александр Блезнеков, руководитель направления по развитию «Телеком биржи», сообщил «Газете.Ru», что рассылка сообщений о фейковом боте осуществляется с помощью уже взломанных аккаунтов других пользователей.

Настоящее приложение GetContact существует с 2018 года и ранее уже подвергалось критике за риски, связанные с конфиденциальностью личных данных. В 2018 году Роскомнадзор высказывал опасения, что собранная информация может быть использована мошенниками. Эти опасения подтвердились, пусть и спустя почти семь лет.

По словам эксперта, главная опасность взлома аккаунтов Telegram заключается в том, что многие пользователи хранят в мессенджере пароли от различных сервисов, личные документы и другую чувствительную информацию. Получив к ней доступ, мошенники могут украсть деньги, начать шантажировать владельца или перепродать аккаунт на дарквебе.

Для защиты от таких атак Александр Блезнеков рекомендует включить двухфакторную аутентификацию через пароль в настройках Telegram, не отключать уведомления от ботов для своевременного выявления подозрительной активности, а также никогда не сообщать третьим лицам коды из СМС или сообщений от сервисных ботов.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru