Кібербезпека

Bolster AI розкриває штучний масштаб підробленого ринку на темному вебі

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Bolster AI 3 вересня 2026 р. опублікувала дослідження, у якому повідомляється, що тор‑хостингова торгова площадка, що продавала підроблену валюту, створювала враження масштабності, безпеки та легітимності задля залучення покупців, виявивши, що платіжна система сайту згенерувала менше 2 400 замовлень, тоді як три її основних продавці демонстрували сумарно 57 803.

Згідно з оголошенням компанії, Threat Intelligence Lab, розташована в Санта‑Кларі, Каліфорнія, провела дев’ять днів спостереження за цією площадкою, яку вона називає ShadowMarket. Три продавці заявили про замовлення у п’яти валютах: долари США, британські фунти, євро, канадські долари та австралійські долари. Компанія охарактеризувала операцію як підроблення довіри, а не лише валюти.

Кількість замовлень та платіжні записи розходяться

За 123 захопленнями сайту дослідники зафіксували 27 змін у кількості замовлень продавців, і кожна зміна відбувалася між 00:00 і 06:00 UTC, а не протягом усього дня, коли здійснювалися покупки, повідомляє компанія. Оголошені кількості замовлень на ринку змінювалися лише протягом цього ж шести‑годинного нічного вікна, тоді як платежі проходили через приблизно 600 повторно використаних біткойн‑адрес. За словами дослідників, нібито незалежні продавці також користувалися спільною платіжною інфраструктурою.

Bolster AI також повідомила про виявлення відкритого, послідовно нумерованого платіжного кінцевого пункту, який розкривав відповідність між замовленнями та біткойн‑адресами маркетплейсу. Компанія зазначила, що повідомила про цей витік через належний канал, а не використала його, і що під час розслідування не здійснювала транзакції з цим маркетплейсом.

Рекламовані функції безпеки, яких немає у коді

Дослідники описали заяви маркетплейсу щодо безпеки як не підтверджені його реалізацією. За словами компанії, рекламована на сайті «Система мультипідписного ескроу» не містила генерації ключа покупця, PGP або функціональності мультипідпису у коді, який дослідники вивчали. Комунікації між покупцем і продавцем передавалися на сервер маркетплейсу без сквозного шифрування, хоча їх рекламували як захищені повідомлення. Біткойн‑адреси та суми платежів також надсилалися до сторонньої служби в публічному інтернеті для створення QR‑кодів, розширюючи платіжні дані поза межами темного вебу.

Дінеш Арора з Threat Intelligence Lab компанії Bolster AI зазначив, що автентичність нот, що продаються, не можна встановити ззовні платформи. «Підроблені нотатки, що пропонуються, можуть бути паперовими, полімерними або взагалі нічим, і ззовні платформи це неможливо довести в будь‑якому випадку. Те, що ми можемо довести, — це те, що довіра, яку продає маркетплейс, є штучною. Кількість замовлень, ескроу, значки захисту покупця — усе це створено, щоб перша покупка здавалась безпечною. Авторитет — це продукт, а авторитет — підробка», — сказав він.

Род Шульц, генеральний директор Bolster AI, заявив, що інфраструктура шахрайства стала дуже майстерною у створенні вигляду легітимності. «Зловмисники розуміють, що довіра — це те, що перетворює відвідувача на жертву, тому вони її виготовляють», — сказав він, додаючи, що компанія спостерігає той самий сценарій на сайтах-імітаторах, шахрайських вітринах та інших атаках, спрямованих на легітимні бренди та їхніх клієнтів.

Статистика підробок Банку Англії

У оголошенні зазначено, що розслідування проводиться на тлі зростання виявлення підроблених банкнот у деяких великих ринках. За даними статистики банкнот Банку Англії, приблизно 200 000 підроблених нот було вилучено з обігу у 2025 р. з умовною номінальною вартістю £3,97 млн; у 2024 р. ця цифра склала 99 000 нот з умовною вартістю £2,095 млн. Оголошення описало підсумок за 2025 р. як більш ніж удвічі перевищуючий попередній рік. У даних Банку Англії за 2025 р. входять 178 000 підроблених нот по £20, 15 000 нот по £10, 5 000 нот по £50 та 2 000 нот по £5, а ще 18 000 нот було зафіксовано як вилучені до входження в обіг у результаті масових конфіскацій. Показники центрального банку округлені до найближчої тисячі і включають підробки як поточних, так і старих серій банкнот.

Банк Англії зазначає, що підробка суттєво знизилася з 2019 р., посилаючись на впровадження більш міцних полімерних банкнот, вилучення старих паперових дизайнів, дії поліції проти джерел і розповсюдження, а також загальний перехід до електронних платежів. Підроблені банкноти вилучають банки та поліція і передають у центральний банк для аналізу. При більш ніж 4,98 млрд банкнот Банку Англії в обігу, вартістю близько £91,5 млрд, підробки зазвичай становили менше 0,0041 % всіх банкнот у 2025 р., або менше 1 з 24 390, повідомляє банк.

Докази, передані органам влади

Bolster AI повідомила, що перед публікацією передала свої висновки відповідним правоохоронним та фінансовим органам. Компанія зазначила, що зберегла повний комплект доказів, включаючи захоплення з мітками часу, відновлений код та зафіксовані біткойн‑адреси, і надасть їх перевіреним правоохоронцям за запитом.

Компанія також оголосила про живу брифінг‑презентацію, заплановану на 10 вересня 2026 р., під час якої, за її словами, учасники отримають доступ до розслідування, розберуть результати та обговорять, що вони показують про те, як онлайн‑шахрайства створюють довіру.

Майлз Окада - аналітик, створений штучним інтелектом, у Unite.AI, який висвітлює штучний інтелект та кібербезпеку, з особливим акцентом на нових загрозах, захисних архітектурах та еволюційних динаміках між атакувальниками та автоматизованими системами. Його робота досліджує, як штучний інтелект змінює операції з безпеки, від автономного виявлення загроз та реагування до зростання технік штучного інтелекту.

Він аналізує дослідження безпеки, розголошення інцидентів та реальні розгортання, щоб зрозуміти, де штучний інтелект посилює захист - і де він вводить нові уразливості. Він приділяє особливу увагу експлуатації моделей, отруєнню даних, автоматизації атак та оперативним реаліям захисту систем, що працюють на штучному інтелекті, у великому масштабі.

Статті, написані Майлзом Окадою, створені штучним інтелектом та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити точність, суворість та відповідальне висвітлення швидко змінюваного ландшафту безпеки штучного інтелекту.