У мошенников недостаточно данных для качественных дипфейков

У мошенников недостаточно данных для качественных дипфейков

У мошенников недостаточно данных для качественных дипфейков

Технический директор «Лаборатории Касперского» Антон Иванов на полях форума «Финополис» отметил, что злоумышленники пока лишь пробуют использовать дипфейки в реальном времени. Для создания действительно качественных подделок у них недостаточно исходных данных.

«Злоумышленники могут связываться с потенциальной жертвой в мессенджерах, по видеосвязи. Мы видим, что они пытаются использовать дипфейки в реальном времени для обмана людей. Однако пока это не массовое явление», — заявил представитель компании в комментарии для РИА Новости.

По словам Антона Иванова, для создания дипфейков злоумышленники используют изображения людей, доступные в открытых источниках. Такие подделки чаще всего применяются в схемах социальной инженерии — чтобы вызвать доверие у потенциальной жертвы, выдавая себя за знакомого человека. Целью может быть побуждение жертвы перейти по ссылке, открыть файл или перевести деньги, чаще всего под предлогом материальной помощи. Однако из-за недостатка данных такие дипфейки обычно выглядят неубедительно.

При этом в случае целевых атак, направленных на конкретного человека, ситуация меняется. Как подчеркнул Антон Иванов, в таких случаях злоумышленники способны создавать гораздо более реалистичные дипфейки, но для этого требуются серьёзные затраты на сбор данных и высокие технические навыки. Даже при этом подделку можно распознать по характерным признакам — неестественной мимике, отсутствию бликов и отражений, размытым или искажённым контурам.

Между тем, как показало совместное исследование Контур.Толк и Контур.Эгида, почти половина россиян опасается, что их изображения могут быть использованы для создания дипфейков. Особенно эти опасения распространены среди руководителей и сотрудников, занимающих ответственные должности.

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