70% компаний столкнулись с атаками на LLM — чаще всего фишинг

70% компаний столкнулись с атаками на LLM — чаще всего фишинг

70% компаний столкнулись с атаками на LLM — чаще всего фишинг

Компании всё активнее внедряют большие языковые модели (LLM) в свои процессы — по оценкам, уже более 90% российских организаций используют ИИ-инструменты. Но вместе с этим растёт и число атак. По данным экспертов «Информзащиты», около 70% компаний уже столкнулись с попытками атак через LLM. Причина проста — безопасность ИИ часто остаётся «на потом», чем и пользуются злоумышленники.

Один из самых распространённых сценариев — это инъекции запросов (Prompt Injection). Суть в том, что хакер добавляет к обычному запросу фразу вроде «игнорируй предыдущие инструкции» — и модель, не различая, что к чему, может выполнить вредоносную команду.

Причём для такой атаки не нужны сложные знания: достаточно написать нужный текст — и модель поддастся.

По статистике, на такие инъекции приходится больше 40% атак на ИИ. В половине случаев их используют для фишинга, ещё в 40% — чтобы вытащить данные из систем. Под удар чаще всего попадают компании, где LLM работает на пользовательский фронт: чат-боты, умный поиск и т. д. Это особенно актуально для ретейла (37% атак), финансового сектора (25%) и телеком-компаний (17%).

Проблема ещё и в том, что безопасность часто отстаёт от скорости внедрения технологий. По оценке «Информзащиты», около 65% компаний запускают LLM без полноценной настройки и проверки. Модели могут получить доступ к внутренним базам данных, работать без ограничений по форматам запросов — и это делает их уязвимыми.

Что рекомендуют эксперты? Во-первых, регулярно проверять ИИ-инструменты на уязвимости: аудит, пентесты, оценка рисков. Во-вторых — грамотно настраивать модели: ограничивать доступ к чувствительным данным, вводить фильтры и валидацию запросов. И, наконец, подключить мониторинг — например, через SOC — чтобы вовремя замечать подозрительную активность и реагировать на атаки.

Для macOS появился первый зловред, написанный с помощью ИИ

Специалисты Mosyle обнаружили необычную и довольно тревожную вредоносную кампанию под macOS. И дело тут не только в том, что речь снова идёт о криптомайнере. По данным исследователей, это первый зафиксированный в «дикой природе» macOS-зловред, в коде которого явно прослеживаются следы генеративного ИИ.

На момент обнаружения вредонос не детектировался ни одним крупным антивирусным движком, что само по себе уже неприятно.

И это особенно интересно на фоне предупреждений Moonlock Lab годичной давности — тогда исследователи писали, что на подпольных форумах активно обсуждают использование LLM для написания macOS-зловредов. Теперь это перестало быть теорией.

Кампанию назвали SimpleStealth. Распространяется она через фейковый сайт, маскирующийся под популярное ИИ-приложение Grok. Злоумышленники зарегистрировали домен-двойник и предлагают скачать «официальный» установщик для macOS.

После запуска пользователь действительно видит полноценное приложение, которое выглядит и ведёт себя как настоящий Grok. Это классический приём: фейковая оболочка отвлекает внимание, пока вредонос спокойно работает в фоне и остаётся незамеченным как можно дольше.

При первом запуске SimpleStealth аккуратно обходит защитные функции системы. Приложение просит ввести пароль администратора — якобы для завершения настройки. На самом деле это позволяет снять карантинные ограничения macOS и подготовить запуск основной нагрузки.

С точки зрения пользователя всё выглядит нормально: интерфейс показывает привычный ИИ-контент, ничего подозрительного не происходит.

А внутри — криптомайнер Monero (XMR), который позиционируется как «конфиденциальный и неотслеживаемый». Он работает максимально осторожно:

  • запускается только если macOS-устройство бездействует больше минуты;
  • мгновенно останавливается при движении мыши или вводе с клавиатуры;
  • маскируется под системные процессы вроде kernel_task и launchd.

В итоге пользователь может долго не замечать ни повышенной нагрузки, ни утечки ресурсов.

Самая интересная деталь — код зловреда. По данным Mosyle, он буквально кричит о своём ИИ-происхождении: чрезмерно подробные комментарии, повторяющаяся логика, смесь английского и португальского — всё это типичные признаки генерации с помощью LLM.

Именно этот момент делает историю особенно тревожной. ИИ резко снижает порог входа для киберпреступников. Если раньше создание подобного зловреда требовало серьёзной квалификации, теперь достаточно интернета и правильно сформулированных запросов.

Рекомендация здесь стара как мир, но по-прежнему актуальна: не устанавливайте приложения с сомнительных сайтов. Загружайте софт только из App Store или с официальных страниц разработчиков, которым вы действительно доверяете.

Индикаторы компрометации приводим ниже:

Семейство вредоносов: SimpleStealth

Имя распространяемого файла: Grok.dmg

Целевая система: macOS

Связанный домен: xaillc[.]com

Адрес кошелька:

4AcczC58XW7BvJoDq8NCG1esaMJMWjA1S2eAcg1moJvmPWhU1PQ6ZYWbPk3iMsZSqigqVNQ3cWR8MQ43xwfV2gwFA6GofS3

Хеши SHA-256:

  • 553ee94cf9a0acbe806580baaeaf9dea3be18365aa03775d1e263484a03f7b3e (Grok.dmg)
  • e379ee007fc77296c9ad75769fd01ca77b1a5026b82400dbe7bfc8469b42d9c5 (Grok wrapper)
  • 2adac881218faa21638b9d5ccc05e41c0c8f2635149c90a0e7c5650a4242260b (grok_main.py)
  • 688ad7cc98cf6e4896b3e8f21794e33ee3e2077c4185bb86fcd48b63ec39771e (idle_monitor.py)
  • 7813a8865cf09d34408d2d8c58452dbf4f550476c6051d3e85d516e507510aa0 (working_stealth_miner.py)

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru