Ugrás a fő tartalomra
Nemzeti Kiberbiztonsági Intézet Nemzeti Kiberbiztonsági Intézet
  • Intézet
    • Incidens bejelentés
    • Kapcsolat
    • Magunkról
      • Kezdőlap
      • Nemzeti Kiberbiztonsági Intézet
      • Fejlesztések a kiberbiztonság érdekében
      • Hatósági feladatkör
      • Incidenskezelés
      • Incidenskivizsgálás, Biztonsági elemzés
      • Sérülékenységvizsgálat
      • Kiberfenyegetettség elemzés
      • Nemzetközi kapcsolatok, együttműködés
    • Karrier
    • Szolgáltatások
      • Incidenskezelés
      • Incidenskivizsgálás
      • Kiberfenyegetettség elemzés
      • Korai Figyelmeztető Rendszer
      • Biztonságirányítás
      • Sérülékenységvizsgálat
      • Automatizált Sebezhetőségdetektálás
    • Események
      • 10. CyberSec konferencia
      • Hungarian Cyber Security Challenge 2026
    • Alkalmazások
      • Cyber Threatmap
    • Kiberbiztonsági gyakorlatok
      • Módszertan
  • Hatóság
    • Hatáskör
    • Jogszabályok
    • Elektronikus ügyintézés
    • Ügyfajták, Űrlapok
    • EIR-biztonsági felelősnek alkalmas személyek névjegyzéke
    • Felhő
    • DIMOP követelmények
  • Tartalmaink
    • Hírek
    • Kiadványok
    • Közlemények
    • Kibertámadás! Podcast
  • Figyelmeztetések
    • Riasztások
    • Tájékoztatások
    • Sérülékenységek
Angol zaszlo
Angol zaszlo
IT Biztonság hír - 2023. 06. 22. adathalászat|szervezeti kiberbiztonság

Mesterséges intelligenciával az adathalászat ellen?

Megosztas Facebookon Megosztas LinkedInen Megosztas X-en Megosztas emailben
Mesterséges intelligenciával az adathalászat ellen?

A Check Point a közelmúltban azonosított és blokkolt egy globális méretű, rosszindulatú PDF fájlokat használó adathalászkampányt egy mesterséges intelligenciával működő motor segítségével.

A “Deep PDF”, egy innovatív AI modell, amely a ThreatCloud AI integrált része, óriási előrelépést jelent az adathalász kampányokban használt rosszindulatú PDF-ek azonosításában.

A PDF fájlok előfordulása a rosszindulatú fájlok közül folyamatosan növekszik, és júniusban elérte a 43 %-os csúcsot

A ‘Deep PDF’ motor adathalász mintákat keresve megvizsgálja többek között a PDF szerkezetét, a beágyazott képeket, az URL-eket, valamint a nyers tartalmakat. A modell előnye a felismerhető fájlok mennyiségében és pontosságában rejlik, hisz a Deep PDF képes megkülönböztetni a jó- és a rosszindulatú fájlokat. Pusztán 2023 májusában körülbelül 500 fájlt azonosítottak egyértelműen az AI modell segítségével, amelyek közül csak néhányat tudtak azonosítani később más gyártók.

Egy nemrégiben készült adathalász dokumentum, amelyet a Deep PDF valós időben blokkolt:

DocuSign adathalász dokumentum

A fenti dokumentum először egy hiteles DocuSign PDF-nek tűnhet, amely arra csábítja a felhasználót, hogy nyisson meg egy rosszindulatú weboldalt, és írja be a hitelesítő adatait. A Deep PDF a DocuSign-ban felismeri, hogy egy nem biztonságos adathalász webhelyre mutató link található a benne (mint például a ‘@’ jel az URL-ben: https://ipfs[.]io/ipfs/QmTLKnENpVmWBA579ME8hVU6KQxPShAxNtDTnsFZYRL5UW?filename=index.html#finance.division@nanaimo.ca).

Amikor a felhasználó a “VIEW COMPLETED DOCUMENT” gombra kattint, egy HTML fájl nyílik meg, és a felhasználónév és jelszó megadására kéri a felhasználót.

Ebben a szakaszban, a PDF beolvasása után a Deep PDF sikeresen blokkolja a weboldalt, hogy a felhasználó nem tudja megnyitni azt.

Rosszindulatú bejelentkezési weboldal

A forráskód vizsgálatakor kiderült, hogy az oldal a glitch[.]com-on készült, amely különböző weboldalak gyors létrehozásáról ismert. További elemzések alapján nyilvánosságra került, hogy maga a HTML fájl beágyazott JavaScript kódot tartalmaz, amely általános sablonként szolgál az információlopási tevékenységekhez. Az URL oly módon került módosításra, hogy a felhasználót a támadó domainjére irányítsa át.

A felhasználó a támadó domainjére kap egy átirányítást

Miután a felhasználó elküldi a jelszókérést, a hitelesítő adatok továbbításra kerülnek a hxxps[://]aurigabar[.]ch/docucas/logs[.]php címre.

POST request-ben elküldött hitelesítő adatok

Ezt követően a felhasználót visszairányítják a DocuSign bejelentkezési oldalára, amely timeout-ot szimulál, hogy a felhasználó azt higgye, hogy a DocuSign előtt kell igazolnia a személyazonosságát.

Ez a támadás csak egy a sok fenyegetés közül, amelyet a Deep PDF képes sikeresen felismerni statikus szignatúrák vagy kézi segítség nélkül.

(checkpoint.com)

Címkék

mesterséges intelligencia
Infolab logo
Milab logo
Családbarát munkahely védjegy logo

Közösségi média

  • Facebook
  • LinkedIn
  • Instagram
  • Podcast
  • RSS

Társoldalak

  • NBSZ
  • Kibernaptár
  • NCC-HU
  • HunCERT
  • CERT-EU
2026 © Nemzetbiztonsági Szakszolgálat Nemzeti Kiberbiztonsági Intézet
Adatkezelési tájékoztató Felhasználási feltételek

Weboldalunkon sütiket használunk.

Akadálymentes nézet

Megjelenítés beállítása

A beállítások azonnal életbe lépnek, és a böngésző megjegyzi őket.

Betűméret

Alapértelmezett

100%

A honlap billentyűzet segítségével is használható, kezdéshez az oldal betöltése után nyomja meg a Tab billentyűt.

Powered by  GDPR Cookie Compliance
Adatvédelmi áttekintés

Weboldalunkon sütiket (cookie) használunk a látogatói forgalom elemzéséhez, az egyes felhasználói munkamenetek azonosításához, a tartalom és a hirdetések személyre szabásához, valamint a közösségi médiafunkciókhoz. Az "Összes elfogadása" gombra kattintva, Ön beleegyezik ezen cookie-k használatába, vagy az alábbi lehetőségek közül kiválaszthatja, mely sütiket engedélyezi. (Egyes sütik technikai okok miatt az első újratöltésig létrejöhetnek.)

További részletekért látogasson el a Tájékoztató a sütikről oldalra.

Alapműködést biztosító sütik

A működéshez szükséges sütik a weboldal használatát segítik azzal, hogy alapvető funkciókat aktiválnak.

Statisztikai célú sütik

A statisztikai süti visszajelzést nyújtanak a weboldal tulajdonosának, hogy átlássa, a látogatók milyen tartalmat kedvelnek a weboldalon. Az adatok nem kapcsolódnak konkrét személyhez. Oldalunkon a Matomo (korábban Piwik) webanalitikai rendszer sütijeit használjuk.

Marketing célú sütik

A marketing sütik weboldalakon átívelően követik nyomon a felhasználókat, például hirdetések megjelenítése, mindezt azért, hogy számukra releváns tartalmat mutassanak. (A Google-nek, Facebook-nak, Youtube-nak, Twitter-nek, Instagram-nak vannak ilyen sütijei.)