Мошенники крадут данные россиян через фальшивые адвент-календари

Мошенники крадут данные россиян через фальшивые адвент-календари

Мошенники крадут данные россиян через фальшивые адвент-календари

Специалисты по кибербезопасности из компании F6 рассказали о мошеннической схеме, в которой злоумышленники маскировали обман под безобидные адвент-календари с якобы гарантированными подарками. На деле всё сводилось к старой цели: выманить у людей персональные данные и деньги.

Схема особенно активно работала в конце 2025 года — как раз в тот момент, когда вокруг подарков, акций и праздничных спецпредложений традиционно становится больше шума.

Мошенники сделали ставку на знакомую механику адвент-календарей: пользователю обещали быстрый и приятный бонус, а дальше аккуратно выводили его за пределы привычного сценария покупки.

Через новые или угнанные аккаунты в TikTok распространялись ролики с анонсом якобы выгодной акции. Пользователю предлагали перейти по ссылке в профиле или в комментариях, после чего он попадал на сайт, визуально похожий на официальный ресурс ретейлера. Там всё выглядело довольно безобидно: нужно было открывать ячейки адвент-календаря и получать «гарантированные призы».

 

Но дальше человека переводили в Telegram-бот, который уже и был основным инструментом схемы. Через него злоумышленники собирали аудиторию, навязывали дополнительные действия, предлагали подписки, а в отдельных случаях доводили сценарий до передачи персональных данных или оплаты в пользу мошенников.

По данным экспертов, с конца ноября 2025 года до середины января 2026 года в рамках этой схемы удалось выявить и заблокировать 12 поддельных сайтов, более 220 роликов в TikTok и свыше 20 телеграм-каналов и ботов.

В F6 отмечают, что подобные истории особенно часто всплывают именно в праздничный сезон. Легенды могут меняться, но суть обычно одна и та же: пользователю обещают розыгрыш, промокод, подарочную карту, закрытую акцию или эксклюзивное предложение, а затем уводят его на сторонние площадки, где уже начинается собственно мошенничество.

Файлы README научились обманывать ИИ-агентов и утягивать данные

Исследователи обратили внимание на риски, связанные с ИИ-агентами: оказалось, что даже обычный README-файл в репозитории может стать точкой атаки. Если спрятать в нём вредоносную инструкцию, агент, который помогает разработчику развернуть проект, установить зависимости и запустить команды, может послушно выполнить лишнее действие — например, отправить данные на внешний сервер.

Речь в исследовании (PDF) идёт о так называемой семантической инъекции. Суть в том, что в документацию добавляют шаг, который выглядит как нормальная часть установки: синхронизация файлов, загрузка конфигурации, отправка логов или ещё что-то в таком духе.

Для человека это может выглядеть вполне буднично, а вот ИИ-агент нередко воспринимает такой текст как прямую инструкцию. В результате вместе с «настройкой проекта» он может утянуть наружу локальные файлы, конфиги или другие данные.

Для проверки этой идеи исследователи собрали набор ReadSecBench — 500 файлов README из опенсорс-репозиториев на Java, Python, C, C++ и JavaScript, в которые добавили вредоносные вставки.

После этого они смотрели, как разные ИИ-агенты будут следовать такой документации при настройке проекта. В ряде сценариев скрытые инструкции срабатывали в 85% случаев.

 

Особенно показательно, что многое зависело от формулировки. Если вредоносная команда была написана в лоб, как обычное указание, атака проходила примерно в 84% тестов. А если спрятанная инструкция находилась не прямо в основном README, а, например, через пару переходов по ссылкам внутри документации, успешность вообще доходила примерно до 91%.

Ещё один неприятный момент: люди тоже далеко не всегда замечают подвох. В рамках эксперимента 15 участников вручную просматривали файлы README и пытались отметить что-то подозрительное. Никто из них не смог точно выявить вредоносные инструкции. Более чем в половине случаев рецензенты вообще не оставили замечаний о странном содержимом, а ещё 40% комментариев сводились к стилистике и формулировкам, а не к реальной угрозе.

Автоматические системы защиты тоже показали неидеальный результат. Сканеры часто ругались на обычные README-файлы, потому что документация и так полна команд, путей и кусков кода. Модели-классификаторы давали меньше ложных срабатываний, но всё равно пропускали часть вредоносных инструкций, особенно если те были вынесены в связанные файлы, а не лежали прямо в основном README.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru