Эксперты компании TRM Labs представили отчет, согласно которому нейросети кардинально изменили подход к организации атак. В частности, если раньше крупные схемы требовали привлечения колл-центров и значительных людских ресурсов, то теперь благодаря ИИ автоматизация позволяет хакерам обрабатывать больше целей за меньшее время.
Специалисты поясняют, что LLM используются для создания фишинговых писем, поддельных инвестиционных платформ, составления персонализированных сообщений, которые сложно отличить от настоящих, и для адаптации скам-схем под жителей из различных стран без потери качества.
Изображение - ChatGPT
Аналитиков особенно тревожат дипфейки: преступники имитируют голоса и внешность руководителей, родственников или публичных лиц, чтобы войти в доверие к жертве, а нейросети масштабируют атаки, ведя сотни одновременных диалогов с убедительными легендами. Технологии машинного обучения также ускоряют взлом: ИИ перебирает похищенные пароли, обрабатывает сид-фразы и находит уязвимости в смарт-контрактах в колоссальных масштабах.
По оценкам TRM Labs, общий объем незаконных операций с криптовалютами достиг $158 млрд за прошедший год, из которых примерно 30–35 миллиардов пришлись на мошеннические действия.