Новая волна фишинга против организаций
Автор
KL FC Bot
в Новости и события из мира информационной безопасности
-
Похожий контент
-
Автор KL FC Bot
Многие сотрудники компаний используют в повседневной работе внешние онлайн-сервисы, доступные через браузер. Некоторые помнят адреса часто используемых сайтов и набирают их по памяти, другие сохраняют закладки. Но есть люди, которые каждый раз вбивают название сайта в поисковик и переходят по первой ссылке в выдаче. Именно на них, по всей видимости, и рассчитывают злоумышленники, продвигающие фишинговые сайты через платформу Google Ads. За счет этого фальшивые страницы выдаются в поиске выше, чем ссылка на легитимный сайт.
Согласно отчету Ads Safety Report, за 2024 год Google заблокировала или удалила 415 миллионов рекламных объявлений Google Ads за нарушения правил, преимущественно связанных с мошенничеством. Компания также заблокировала 15 миллионов рекламных аккаунтов, размещавших подобную рекламу. Эта статистика дает возможность представить масштаб проблемы — Google Ads является невероятно популярным среди преступников инструментом для продвижения вредоносных ресурсов. Большая часть таких схем направлена на домашних пользователей, но в последнее время в новостях появлялись заметки с описаниями случаев охоты за корпоративными аккаунтами в таких сервисах, как Semrush, или даже в самом сервисе Google Ads.
Поддельные страницы Semrush
Semrush — популярная платформа для подбора ключевых слов, анализа сайтов конкурентов, отслеживания обратных ссылок и тому подобного. Ей пользуются SEO-специалисты по всему миру. Для большей эффективности Semrush часто интегрируется с Google Analytics и Google Search Console — а аккаунты в этих сервисах могут содержать массу конфиденциальной информации о бизнесе компаний. Например, показатели доходов, сведения о маркетинговых стратегиях, анализ поведения клиентов и многое другое.
Если злоумышленники смогут получить доступ к аккаунту Semrush, то эта информация может быть использована для проведения новых атак на других сотрудников или просто продана в даркнете.
Неудивительно, что нашлись злоумышленники, затеявшие фишинговую кампанию, нацеленную на SEO-специалистов. Они создали серию сайтов, оформление которых достаточно точно повторяет страницу входа в аккаунт Semrush. Для убедительности преступники использовали целый ряд доменных имен, содержащих название имитируемой компании: «semrush[.]click», «semrush[.]tech», «auth.seem-rush[.]com», «semrush-pro[.]co», «sem-rushh[.]com» и так далее. И все эти сайты продвигались с помощью объявлений в Google Ads.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Генерация программного кода стала одной из сфер, где ИИ уже внедрен достаточно широко, — по некоторым оценкам, за минувший год около 40% нового кода было написано ИИ. CTO Microsoft считает, что через пять лет эта цифра достигнет 95%. Этот код еще предстоит научиться правильно сопровождать и защищать.
Безопасность ИИ-кода эксперты пока оценивают как невысокую, в нем систематически встречаются все классические программные дефекты: уязвимости (SQL-инъекции, вшитые в код токены и секреты, небезопасная десериализация, XSS), логические дефекты, использование устаревших API, небезопасные алгоритмы шифрования и хеширования, отсутствие обработки ошибок и некорректного пользовательского ввода и многое другое. Но использование ИИ-ассистента в разработке ПО добавляет еще одну неожиданную проблему — галлюцинации. В новом исследовании авторы подробно изучили, как на ИИ-код влияют галлюцинации больших языковых моделей. Оказалось, что некоторых сторонних библиотек, которые ИИ пытается использовать в своем коде, просто не существует в природе.
Вымышленные зависимости в open source и коммерческих LLM
Для изучения фантомных библиотек исследователи сгенерировали 576 тысяч фрагментов кода на Python и JavaScript с помощью 16 популярных LLM.
Модели выдумывали зависимости с разной частотой: реже всего галлюцинировали GPT4 и GPT4 Turbo (вымышленные библиотеки встретились менее чем в 5% образцов кода), у моделей DeepSeek этот показатель уже превышает 15%, а сильнее всего ошибается Code Llama 7B (более 25% фрагментов кода ссылаются на несуществующие библиотеки). При этом параметры генерации, которые снижают вероятность проникновения случайных токенов в выдачу модели (температура, top-p, top-k), все равно не могут снизить частоту галлюцинаций до незначительных величин.
Код на Python содержал меньше вымышленных зависимостей (16%) по сравнению с кодом на JavaScript (21%). Результат также зависит от того, насколько стара тема разработки. Если при генерации пытаться использовать пакеты, технологии и алгоритмы, ставшие популярными за последний год, несуществующих пакетов становится на 10% больше.
Самая опасная особенность вымышленных пакетов — их имена не случайны, а нейросети ссылаются на одни и те же библиотеки снова и снова. На втором этапе эксперимента авторы отобрали 500 запросов, которые ранее спровоцировали галлюцинации, и повторили каждый из них 10 раз. Оказалось, что 43% вымышленных пакетов снова возникают при каждой генерации кода.
Интересна и природа имен вымышленных пакетов. 13% были типичными «опечатками», отличающимися от настоящего имени пакета всего на один символ, 9% имен пакетов были заимствованы из другого языка разработки (код на Python, пакеты из npm), еще 38% были логично названы, но отличались от настоящих пакетов более значительно.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Недавно нашему бывшему коллеге пришла подозрительная нотификация от неизвестного ему сервиса GetGhared. Будучи человеком осторожным, он не стал переходить по ссылке, а сразу переслал уведомление нам. Проанализировав письмо, мы выяснили, что это действительно работа мошенников, а судя по статистике наших почтовых защитных решений, сервис для отправки больших файлов GetShared стал использоваться ими достаточно часто. Рассказываем, как выглядит применение GetShared в атаках, зачем злоумышленникам это нужно и как оставаться в безопасности.
Как выглядит атака при помощи GetShared
Жертве приходит вполне обычное, совершенно настоящее уведомление от сервиса GetShared, в котором говорится, что пользователю был прислан файл. В письме указаны название и расширение этого файла — например, в случае с атакой на компанию нашего коллеги это был DESIGN LOGO.rar.
Пример мошеннического письма, распространяемого через уведомление GetShared
В сопровождающем тексте применяется стандартная фишинговая уловка — мошенники запрашивают цены на что-то, якобы перечисленное в приложении, а для большей убедительности просят уточнить время доставки и условия оплаты.
View the full article
-
Автор KL FC Bot
Представьте — вам приходит письмо, оповещающее о том, что Google получила от правоохранительных органов судебную повестку с требованием предоставить содержимое вашего аккаунта. Письмо выглядит вполне «по-гугловски», да и адрес отправителя совершенно респектабельный — no—reply@accounts.google.com. Внутри сразу просыпается (как минимум) легкое ощущение паники, не правда ли?
И вот какая удача — в письме содержится ссылка на страницу поддержки Google, перейдя по которой можно узнать все подробности о происходящем. Доменный адрес ссылки при этом также похож на официальный и, судя по всему, принадлежит настоящей Google…
Постоянные читатели нашего блога уже наверняка догадались, что речь идет о новой схеме фишинга. В ней мошенники эксплуатируют сразу несколько сервисов настоящей Google, чтобы сбить своих жертв с толку и придать письмам максимальную правдоподобность. Рассказываем обо всем по порядку.
Как фишинговое письмо маскируется под официальное уведомление Google
Письмо, с которого начинается данная атака, вы можете видеть на скриншоте ниже — оно действительно вполне убедительно притворяется оповещением от системы безопасности Google. В письме пользователя информируют о том, что компании пришла судебная повестка на получение правоохранительными органами доступа к содержимому его Google-аккаунта.
Мошенническое письмо от no-reply@accounts.google.com, маскирующееся под официальный запрос на выдачу правоохранительным органам данных Google-аккаунта пользователя. Источник
View the full article
-
Автор KL FC Bot
В попытке обойти механизмы защитных решений злоумышленники все чаще прячут вредоносные и фишинговые ссылки внутрь QR-кодов. Поэтому в решение [KSMG placeholder] Kaspersky Secure Mail Gateway [/placeholder] мы добавили технологию, способную «читать» QR-коды (в том числе и спрятанные внутрь PDF-файлов), доставать из них ссылки и проверять их до того, как они окажутся в почтовом ящике сотрудника компании. Рассказываем, как это работает.
Пример фишингового QR-кода внутри PDF-файла
View the full article
-
Рекомендуемые сообщения
Пожалуйста, войдите, чтобы комментировать
Вы сможете оставить комментарий после входа в
Войти