關(guān)鍵詞

惡意網(wǎng)頁

卡巴斯基安全團隊披露新型網(wǎng)絡(luò)攻擊手段，黑客正利用無代碼 AI 建站平臺 Bubble 生成并托管惡意網(wǎng)頁應(yīng)用，專門用于盜取微軟賬戶憑證。

注：Bubble 是一種允許用戶無需編寫代碼，僅通過可視化界面或自然語言描述即可快速構(gòu)建網(wǎng)頁應(yīng)用程序的合法商業(yè)平臺。

黑客通過這種方式將用戶重定向至高度偽裝的微軟登錄門戶，這些假冒頁面有時還會刻意隱藏在 Cloudflare 的安全驗證背后。

一旦用戶在這些頁面輸入賬號密碼，黑客便能輕易獲取憑證，進而肆意訪問受害者的電子郵件、日歷及其他存儲在 Microsoft 365 中的敏感數(shù)據(jù)。

這種新型釣魚手段之所以能頻頻得手，主要歸功于巧妙濫用合法平臺。Bubble 作為一個由 AI 驅(qū)動的無代碼開發(fā)平臺，支持用戶通過自然語言描述自動生成應(yīng)用的前后端邏輯。

生成的應(yīng)用會統(tǒng)一托管在 Bubble 的基礎(chǔ)設(shè)施及受信任的域名（*.bubble.io）下。電子郵件安全防護系統(tǒng)通常不會將此類高信譽域名標記為潛在威脅，因此包含這些鏈接的釣魚郵件能夠輕松穿透攔截網(wǎng)，直接送達目標用戶的收件箱。

除了利用受信任的域名，這種攻擊在底層代碼層面也具備極強的反偵察能力?？ò退够芯咳藛T指出，由 Bubble 平臺自動生成的代碼本質(zhì)上是大量復(fù)雜 JavaScript 與孤立影子 DOM（文檔對象模型）結(jié)構(gòu)的混合體。

常規(guī)的靜態(tài)掃描和自動化網(wǎng)頁代碼分析算法在處理這些龐雜的代碼時往往會陷入邏輯混亂，最終錯誤地將其判定為功能正常的實用網(wǎng)站。即便是經(jīng)驗豐富的安全專家，也需要耗費大量精力進行深度逆向分析，才能看透其真實的惡意目的。

研究人員警告，該策略未來極有可能被 " 釣魚即服務(wù) "（PhaaS）黑產(chǎn)平臺大規(guī)模采納，并被無縫整合到低階網(wǎng)絡(luò)罪犯廣泛使用的傻瓜式釣魚工具包中。

鑒于這些黑產(chǎn)平臺目前已經(jīng)集成了會話 Cookie 盜取、繞過雙重認證（2FA）等高級技術(shù)，濫用合法 AI 平臺的加入無疑將使防御難度呈指數(shù)級上升。

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