Мошенники объединяют ботов и повышают убедительность фишинга

Мошенники объединяют ботов и повышают убедительность фишинга

Мошенники объединяют ботов и повышают убедительность фишинга

В Telegram появились группы ботов, которые активно ведут между собой дискуссии. За каждым таким ботом скрывается фейковый аккаунт с размещенными фишинговыми ссылками.

В отличие от примитивного спама, эти боты участвуют в сложных фишинговых кампаниях, нацеленных на кражу личных и платежных данных.

Они анализируют поведение пользователей и адаптируют свои действия, делая обман более убедительным.

«Групповая работа ботов значительно повышает доверие к их сообщениям, поскольку жертва видит «диалог», который выглядит естественно. Ситуация с нейроботами в Telegram — тревожный сигнал, показывающий, как быстро злоумышленники осваивают современные технологии. Использование ИИ для создания фейковых профилей и имитации живых диалогов — это качественный скачок в методах социальной инженерии», — прокомментировал для «Известий» руководитель департамента информационно-аналитических исследований компании T. Hunter Игорь Бедеров.

Как отметил руководитель BI.ZONE Brand Protection Дмитрий Кирюшкин, комментарии таких ботов осмысленны, соответствуют теме публикации и не похожи на спам, поэтому не вызывают настороженности. Это увеличивает вероятность того, что пользователь заглянет в описание учетной записи и перейдет по фишинговой ссылке. По данным BI.ZONE Brand Protection, только в феврале 2025 года было выявлено около тысячи ресурсов, созданных для перехвата учетных записей Telegram.

Руководитель ИТ-подразделения агентства «Полилог» Людмила Богатырева предупреждает, что боты используются и в классических мошеннических схемах, направленных на кражу платежных данных через фальшивые страницы оплаты. Чтобы привлечь жертв, они публикуют объявления о продаже товаров по заниженным ценам или маскируются под маркетплейсы.

Боты также научились взаимодействовать друг с другом. Один может задать вопрос, а другой — сразу дать рекомендацию. Причем такие рекомендации могут быть не только текстовыми, но и голосовыми, сгенерированными с помощью технологий дипфейка.

Ведущий аналитик департамента защиты от цифровых рисков Digital Risk Protection компании F6 Евгений Егоров отметил, что мошенники часто используют в качестве аватаров на фейковых аккаунтах фотографии реальных людей. При этом механизмов, способных предотвратить подобные действия, на данный момент не предусмотрено.

Руководитель направления аналитических исследований в Positive Technologies Ирина Зиновкина подчеркнула, что существующие инструменты для выявления искусственно созданных текстов крайне малоэффективны.

«Использование новых технологий приводит к стремительному росту распространенности и эффективности сложных мошеннических схем. Так, по данным ЦБ РФ, в 2024 году объем операций без добровольного согласия клиентов финансовых организаций увеличился на 74% по сравнению с 2023-м, превысив 27 млрд рублей», — резюмировал доктор технических наук, профессор МГТУ им. Н.Э. Баумана Петр Ключарев.

30-летняя уязвимость в libpng поставила под удар миллионы приложений

Анонсирован выпуск libpng 1.6.55 с патчем для опасной уязвимости, которая была привнесена в код еще на стадии реализации проекта, то есть более 28 лет назад. Пользователям и разработчикам советуют как можно скорее произвести обновление.

Уязвимость-долгожитель в библиотеке для работы с растровой графикой в формате PNG классифицируется как переполнение буфера в куче, зарегистрирована под идентификатором CVE-2026-25646 и получила 8,3 балла по шкале CVSS.

Причиной появления проблемы является некорректная реализация API-функции png_set_dither(), имя которой было со временем изменено на png_set_quantize(). Этот механизм используется при чтении PNG-изображений для уменьшения количества цветов в соответствии с возможностями дисплея.

Переполнение буфера возникает при вызове png_set_quantize() без гистограммы и с палитрой, в два раза превышающей максимум для дисплея пользователя. Функция в результате уходит в бесконечный цикл, и происходит чтение за границей буфера.

Эту ошибку можно использовать с целью вызова состояния отказа в обслуживании (DoS). Теоретически CVE-2026-25646 также позволяет получить закрытую информацию или выполнить вредоносный код, если злоумышленнику удастся внести изменения в структуру памяти до вызова png_set_quantize().

Уязвимости подвержены все версии libpng, с 0.90 beta (а возможно, и с 0.88) до 1.6.54. Ввиду широкого использования библиотеки пользователям настоятельно рекомендуется перейти на сборку 1.6.55 от 10 февраля 2026 года.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru