Water Saci вооружились ИИ: атаки в WhatsApp Web стали умнее и опаснее

Water Saci вооружились ИИ: атаки в WhatsApp Web стали умнее и опаснее

Water Saci вооружились ИИ: атаки в WhatsApp Web стали умнее и опаснее

Кибергруппа Water Saci, атакующая пользователей WhatsApp Web (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещённой в России) решила, что пора перейти от кустарных методов к серьёзным атакам. Исследователи заметили, что кампании резко усложнились: вместо старых PowerShell-скриптов злоумышленники используют уже Python-варианты — и, похоже, не без помощи ИИ.

Напомним, ранее Water Saci использовала банковский троян Maverick.

Комментарии в новом коде выглядят так, будто злоумышленники просто попросили нейросеть «переписать всё красиво и побыстрее». Атаки, по данным исследователей из Trend Micro, начинаются максимально буднично: пользователю в WhatsApp прилетает какой-нибудь HTA, ZIP или PDF.

 

На вид — ничего необычного, но стоит открыть HTA-файл, как разворачивается целая многоступенчатая схема заражения. Внутри спрятан Visual Basic, упакованный в несколько слоёв обфускации.

Когда разобрать его всё-таки удаётся, он начинает стучаться на командные серверы, подтягивает MSI-установщик и дополнительно подгружает инструменты автоматизации — всё для того, чтобы в итоге впустить банковский троян.

Но главное — не сам троян, а то, как он теперь распространяется. Именно здесь и заметно вмешательство искусственного интеллекта. Новый Python-скрипт ведёт себя как аккуратно переписанная версия старого PowerShell, только умнее, быстрее и куда гибче.

 

Он с ходу поддерживает Chrome, Edge и Firefox, использует объектную структуру, оставляет комментарии а-ля «версия оптимизирована, обработка ошибок улучшена» и вообще производит впечатление человека, который взял курс по «эффективной разработке на Python» за пять минут до атаки.

Работает эта конструкция через WhatsApp Web: Python-скрипт запускает Selenium и начинает автоматизировать интерфейс, объезжая все контакты, вытягивая списки, рассылая файлы и подмешивая нужный JavaScript. В какой-то момент это выглядит уже не как преступная операция, а как маркетинговая рассылка — только с очень плохими подарками.

 

Финальная цель остаётся традиционной: доступ к банковским операциям пользователей. Троян изучает браузерную историю, проверяет приложения, присматривается к антивирусам, следит за окнами и пытается подменять интерфейс, чтобы украсть учётные данные.

И это уже не тот наивный вредонос, который легко раскусить: здесь есть и устойчивость, и продуманность, и техники закрепления в системе, чтобы жертва долго не могла понять, что происходит.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru