Awas Modus Penipuan Baru di Google Susah Dikenali, Korbannya Banyak
CNBCindonesia.com Jenis Media: Tekno
Jakarta, CNBC Indonesia - Penjahat siber menemukan cara baru menyebar malware, spam, dan iklan tipuan untuk menjerat korban. Cara ini memanfaatkan layanan Google, Azure, OVH, dan sejenisnya.
Penipu akan mengeksploitasi fitur-fitur pada layanan resmi yang sejatinya dibuat untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Peneliti dari BleepingComputer menemukan banyak website yang berjalan pada sistem cloud Microsoft Azure, OVH, dkk, untuk menyebar misinformasi di internet.
Biasanya rumor palsu itu terkait selebritas dan tokoh publik kawakan. Ketika sudah banyak konten palsu yang dibuat tentang tokoh tertentu, sistem Google akan memprioritaskannya di mesin pencari.
Lalu, konten-konten itu akan dipasang pada informasi yang dianggap berhubungan (new info related too...). Alhasil, konten-konten palsu itu jadi viral dan banyak dikonsumsi pengguna internet.
Bagi yang tak familiar, 'new info related to...' merupakan fitur yang akan memberikan notifikasi kepada pengguna ketika ada informasi tertentu yang muncul. Biasanya berkaitan dengan pencarian sebelumnya.
Misalnya, pengguna sebelumnya membaca artikel terkait Tom Hardy. Ketika ada notifikasi, Google memberikan berita-berita terkait tokoh tersebut.
Ketika pengguna membuka artikel-artikel palsu yang sudah disiapkan penipu, website yang memuatnya berisi banyak malware. Pembaca pun akan jadi korban. Dampaknya beragam, mulai dari pencurian data sensitif, penguncian akses data, hingga pembobolan rekening.
Ada juga yang mengalihkan pengguna ke program antivirus palsu. Jika terkecoh, pengguna justru akan mendapatkan banyak virus pada perangkatnya.
Dikutip dari TechRadar, Selasa (20/8/2024), belum ada respons jelas dari Google untuk menanggulangi masalah ini.
Ini bukan kali pertama sistem Google dimanfaatkan para penjahat siber untuk menyisipkan malware dan adware. Hingga masalah ini diselesaikan, pengguna sebaiknya berhati-hati ketika mencari informasi di internet.
(fab/fab)
Sentimen: negatif (99.7%)