Специалисты предупредили россиян о стилерах, которые составляют ИИ-досье на владельцев украденных данных
изображение: grok
Специалисты BI.ZONE Threat Intelligence нашли на теневых площадках новые стилеры, которые вытягивают данные из ИИ-ассистентов, собирают историю переписок и учётные данные, а затем передают массив языковой модели для автоматического составления подробного профиля жертвы. Два образца обнаружили в сентябре, и пока это отдельные находки, но нейросети для злоумышленников превращаются в обычный рабочий инструмент, рассказали в BI.ZONE.
Классический стилер вытаскивает с заражённого устройства сохранённые пароли, cookie активных сессий, данные банковских карт и криптокошельков. Новые образцы добрались до локальных данных ИИ-инструментов, то есть до истории запросов и ответов и аутентификационных сведений. У разработчиков в таких переписках могут лежать фрагменты кода, внутренние документы, конфигурации и токены доступа, а у обычных пользователей сведения о работе, интересах, сервисах и поездках, которые вместе дают объёмный портрет человека.
Разбирать украденное вручную оператору группы теперь не обязательно, потому что языковая модель обрабатывает массив, раскладывает информацию по категориям и формирует описание владельца. Из разрозненных записей получается цифровое досье с предполагаемой профессией, интересами, используемыми сервисами и характером рабочих задач. Для этого достаточно посмотреть, какие вопросы человек задавал ИИ, какие документы прикладывал и какие проблемы решал.
В BI.ZONE предупредили, что языковые модели потенциально способны взять на себя и дальнейшую работу с добычей:
- поиск самых ценных сессий;
- определение аккаунтов, которые можно использовать повторно;
- выбор способа монетизации украденного;
- подготовку действий от имени скомпрометированного пользователя;
Токены и другие данные, позволяющие сохранять доступ без повторного ввода пароля, для преступников самая лакомая добыча, ведь действующий ключ избавляет от обычной авторизации. Украденный архив можно отправить на анализ позже, поэтому жертве не нужно быть в сети в момент обработки.
При подозрении на компрометацию в BI.ZONE рекомендовали не ограничиваться сменой пароля, а завершить активные сессии, отозвать токены и обновить учётные данные, проверив в первую очередь сервисы с длительными сессиями. Организациям стоит контролировать исходящий трафик, потому что собранные данные ИИ-инструментов должны как-то покинуть устройство, и контроль помогает заметить передачу до того, как архив окажется у преступников. Если в ИИ-ассистенты когда-либо отправляли рабочие документы, исходный код или ключи доступа, компрометация компьютера затрагивает намного больше, чем один аккаунт.
ИИ здесь не злодей из фантастики, а ускоритель старой схемы, ведь стилер по-прежнему крадёт данные, только теперь нейросеть быстро разбирается в добыче, находит самое интересное и подсказывает, куда двигаться дальше. Раньше огромный массив паролей и cookie требовал ручной сортировки, теперь часть рутины можно переложить на автоматику.
Ранее сообщалось, что Microsoft в сентябре описала платформу EvilTokens, где ИИ анализировал содержимое украденных почтовых ящиков, искал финансовые переписки, определял структуру организаций и подсказывал следующую цель. Gen Digital рассказала о стилерах, которые искали локальные данные Claude, Cline, Codex, Continue, Cursor и других ИИ-инструментов, в том числе токены доступа, конфигурации MCP и историю запросов.
