Фишинг-пак Morphing Meerkat использует записи DNS MX для прицела ловушек

Фишинг-пак Morphing Meerkat использует записи DNS MX для прицела ловушек

Фишинг-пак Morphing Meerkat использует записи DNS MX для прицела ловушек

Наборы инструментов фишинга, которые в Infoblox именуют Morphing Meerkat, заточены под кражу учеток имейл. От аналогов их отличает использование MX-записей, позволяющих идентифицировать провайдера цели и скорректировать атаку на лету.

Киберкампании с использованием фишинг-паков Morphing Meerkat эксперты отслеживают с января 2020 года.

На тот момент созданный на их основе теневой сервис (PhaaS, phishing-as-a-service) предлагал подписчикам выбор из пяти брендов: Gmail, Outlook, AOL, Office 365 и Yahoo, и все шаблоны были заточены под английский язык.

В настоящее время список атакуемых имейл содержит 114 наименований, а текст поддельных писем автоматически переводится на язык, выставленный в браузере мишени (JavaScript-модуль предоставляет более десятка опций, включая русский).

Платформа Morphing Meerkat обеспечивает проведение массовых спам-рассылок со спуфингом имени и адреса отправителя. Чаще всего такие сообщения уведомляют о проблемах с почтовым аккаунтом; изредка также попадаются фальшивки, написанные от имени банков (о платежах) и логистических компаний (о доставке груза).

Для проведения рассылок в рамках PhaaS используются почтовики десятка интернет-провайдеров — в основном серверы британского iomart и американского HostPapa. Вставленные в тело письма ссылки запускают цепочку редиректов, в которую могут быть вовлеченные взломанные сайты WordPress, файлообменники, рекламные сервисы с уязвимостью Open Redirect, а также службы сокращения ссылок.

В поисках MX-записей для доменов Morphing Meerkat обращается к сервису Cloudflare DoH либо Google Public DNS, а затем, используя кастомный словарь имен, загружает соответствующий фишинговый файл HTML. При отсутствии совпадений по дефолту отображается страница авторизации Roundcube.

После ввода идентификаторов в фишинговую форму жертву перенаправляют на настоящую страницу входа — на случай возникновения у нее сомнений. Сбор краденого может осуществляться разными способами, в том числе через Telegram.

Для защиты от анализа используются обфускация кода и контроль действий визитеров на фишинговых страницах, где запрещено пользоваться правой кнопкой мыши (открывает контекстное меню), а также горячими клавишами Ctrl + S (сохраняет HTML-код на машине пользователя) и Ctrl + U (открывает исходный код веб-страницы).

 

Последние годы эксперты фиксируют рост популярности PhaaS у киберкриминала, и число таких сервисов множится. Так, недавно создатели Darcula запустили новую фишинг-платформу — Licid, которая тоже позволяет проводить атаки на владельцев iPhone и Android-устройств.

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