Фишинговая схема Darcula атакует iPhone через iMessage, Android — через RCS

Фишинговая схема Darcula атакует iPhone через iMessage, Android — через RCS

Фишинговая схема Darcula атакует iPhone через iMessage, Android — через RCS

«Darcula» — новая киберугроза, которая распространяется по схеме «фишинг как услуга» (phishing-as-a-service, PhaaS) и использует 20 тысяч доменов для подделки брендов и кражи учётных данных пользователей Android-смартфонов и iPhone.

Компании Darcula распространились более чем на 100 стран, атакуются организации из финансовых, государственных, налоговых секторов, а также телекоммуникационные и авиакомпании.

Начинающим и продвинутым кибермошенникам предлагают на выбор более 200 шаблонов сообщений. Отличительная особенность Darcula — использование протокола Rich Communication Services (RCS) для Google Messages (при атаках на Android) и iMessage (для атак на iPhone). Таким образом, в схеме не участвует СМС.

На Darcula первым обратил внимание специалист Netcraft Ошри Калон. Как отмечал исследователь, платформа используется для сложных фишинговых атак. Операторы задействуют JavaScript, React, Docker и Harbor для постоянного обновления, добавляя набору новые функциональные возможности.

Злоумышленники выбирают узнаваемые бренды, после чего маскируют веб-ресурсы под официальные сайты этих корпораций. Посадочные страницы, как правило, выглядят так:

 

Для отправки фишинговых URL киберпреступники отказались от стандартных СМС-сообщений и стали использовать вместо них более продвинутые RCS (Android) и iMessage (iOS).

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Сбер разработал комплексную модель угроз для ИИ

Эксперты Сбера разработали модель угроз для искусственного интеллекта (включая генеративный ИИ), охватывающую все этапы жизненного цикла таких систем — от подготовки данных до интеграции в приложения.

Документ опубликован на портале киберграмотности Сбера «Кибрарий». Он не привязан к конкретной отрасли и предназначен для оценки потенциальных уязвимостей, адаптации защитных механизмов и минимизации рисков.

В исследовании описаны 70 угроз, связанных с применением как предиктивных, так и генеративных моделей ИИ. Особое внимание уделено рискам, возникающим при использовании генеративных систем, чье распространение стремительно растёт. Для каждой угрозы определены затрагиваемые свойства информации — конфиденциальность, целостность и доступность, а также объекты воздействия, будь то обучающие датасеты или модели с открытым исходным кодом. Модель включает схему взаимодействия таких объектов и их детальное описание.

«Сбер активно применяет технологии искусственного интеллекта в бизнес-процессах и глубоко понимает возникающие угрозы. В ответ на эти вызовы мы создали первую в России модель киберугроз, охватывающую весь спектр рисков, связанных с разработкой и использованием ИИ. Этот документ позволит организациям любой сферы — от финансов до госструктур и промышленности — системно оценивать уязвимости, настраивать защитные меры и снижать возможные потери», — отметил вице-президент Сбера по кибербезопасности Сергей Лебедь.

Ключевые риски при использовании ИИ — это принятие ошибочных решений и утечки данных, использованных при обучении моделей. Кроме того, ИИ активно используют киберпреступные группировки в своих целях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru