Мошенники сократили время подготовки фишинга до пяти минут

Аналитики ГК Solar подсчитали, что с помощью искусственного интеллекта злоумышленники готовят фишинговые рассылки за пять минут вместо шестнадцати часов. На создание сайтов у них уходит до получаса. Об этом сообщает портал Цензуры.Нет.

Эффективность таких атак достигает 54%, тогда как у писем, подготовленных вручную, этот показатель составляет 12%. При этом число сайтов не отражает масштаб персонализированных атак: одну площадку используют против разных людей, а часть схем строится на звонках и переписке.

Директор по развитию центра мониторинга внешних цифровых угроз Solar AURA ГК «Солар» Александр Вураско пояснил, что генеративный ИИ удешевляет создание убедительных обращений. Он позволяет быстрее составлять сообщения под конкретного адресата и исправлять языковые ошибки.

В беседе с «Российской газетой» Вураско рассказал, что для начала разговора злоумышленникам достаточно личных сведений: имя и адрес позволяют лжекурьеру представиться сотрудником магазина, данные о работе и руководителе помогают подделать служебное поручение, а информация о родственниках — выдать себя за близкого человека. Интересы из соцсетей используются для предложения товаров или услуг.

Персонализация применялась мошенниками и до широкого распространения генеративного ИИ. По словам Вураско, сведения из соцсетей дополняются утечками, информацией из взломанных аккаунтов и предыдущих разговоров. Нескольких верных деталей достаточно, чтобы собеседник поверил в осведомлённость звонящего.

Менеджер продуктов по направлению ИИ компании «Код Безопасности» Максим Бузинов отметил, что для массовой атаки ИИ-агент способен собрать цифровой профиль за несколько минут. Подготовка включает объединение и очистку баз, поиск идентификаторов, сбор содержимого, изучение поведения и распределение пользователей по категориям.

При прицельной атаке, когда важно остаться незамеченным, результат каждого этапа приходится проверять, поскольку ИИ может выдумывать сведения и делать ошибочные выводы. По оценке Бузинова, такая работа занимает от нескольких часов до нескольких дней. Неточности возникают даже при извлечении имён и адресов: устаревшие базы могут содержать разные сведения о работе или семейном положении. Общей оценки ошибок пока нет — в зависимости от модели и сложности задачи показатель может составлять от 3–5% для цифровых данных и от 20–30% для трудно извлекаемых.

Если противоречий нет, дополнительные сведения повышают вероятность успешной атаки. Например, собранные из разных источников пароли и учётные данные мошенники проверяют автоматическим подбором с помощью ИИ.

Ранее в Тверской области разработали кибербота для мессенджера MAX, позволяющего проверить подозрительную ссылку перед открытием.