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.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru