Злоумышленники все чаще применяют языковые модели для обработки данных, похищенных из взломанных устройств. По данным BI.ZONE Threat Intelligence в сентябре на темных площадках зафиксировали два примера внедрения инструментов ИИ-профилирования в составе обычных стилеров, что позволяет автоматизировать анализ и структурирование информации. Эти находки демонстрируют, что технологии искусственного интеллекта выходят за рамки простого копирования паролей и файлов и начинают помогать в составлении профилей жертв.

Как правило, стилеры похищают пароли, cookie-файлы, данные банковских карт, криптокошельков и сведения об устройстве. В обновленных образцах дополнительно собирают историю диалогов с ИИ-ассистентами, токены, исходный код, документы и данные учётных записей. После этого нейросеть формирует краткое описание владельца устройства, которое может включать предполагаемую профессию, интересы и посещаемые сайты. В одном примере вредоносный инструментBee Stealer за около 300 долларов способен частично держать аналитику на стороне злоумышленника.

Упор на ИИ в подобных решениях подтверждает и другой пример — macOS-стилер AVENGER, который помимо стандартной информации анализирует браузерную историю, данные терминала, почту и конфигурационные файлы. Такой подход может расширить круг доступной информации и ускорить поиск потенциальных целей.

По оценке BI.ZONE, искусственный интеллект помогает злоумышленникам быстрее выделять в массиве логов наиболее востребованные цели — например, разработчиков с доступом к корпоративным системам или обладателей криптоактивов. Пока речь идёт о единичных случаях, однако серия объявлений за короткий промежуток времени указывает на рост интереса к автоматизированному анализу украденных данных.

Эксперты предупреждают: хотя такие решения ещё редки и требуют адресной настройки, тенденция к применению ИИ в схемах краж и целевых выборок может усилиться. Впрочем, конкретные выводы об эффективности и масштабах пока ограничены примерами и предварительной оценкой специалистов.