Троянец штурмует 2-й эшелон банковской обороны

Троянец штурмует 2-й эшелон банковской обороны

Эксперты Trusteer зафиксировали новую атаку банковского троянца Tatanga. В ходе этой атаки, направленной на перехват одноразовых кодов, создаваемых с помощью персонального TAN-генератора, используются методы социальной инженерии. TAN-коды (Transaction Authorization Number) используются в системах онлайн-банкинга как дополнительный уровень защиты от мошенничества при проведении операций по клиентским счетам.

Это одноразовые пароли, создаваемые для каждой транзакции, их ввод призван подтвердить аутентичность лица, зарегистрировавшегося в системе, и дает банку «добро» на завершение транзакции. В банковской среде существует много разных процедур подтверждения транзакций одноразовым паролем. В Германии, например, большой популярностью пользуются mTAN (код высылается клиенту в виде SMS) и chipTAN ― система, предусматривающая наличие у клиента персонального TAN-генератора. Последний создает одноразовый пароль на основе мигающей картинки, появляющейся при заходе на банковский сайт, которую он считывает прямо с экрана ПК.

Разумеется, злоумышленник может с помощью фишинга выудить у пользователя и его регистрационные данные, и TAN-код. Однако последний действителен лишь для одной транзакции, и грабителю нужно успеть им воспользоваться, пока этот короткий срок не истек, ― причем так, чтобы жертва не обнаружила кражу. Современные фишеры решают эту проблему с помощью троянцев, способных на лету подменять банковские страницы по методу html-инъекций и оперировать украденными данными в пользу своих хозяев (Man in the Browser, MitB-атаки), сообщает securelist.com.

Ярким представителем таких программ-перехватчиков является семейство Tatanga (в классификации ЛК Trojan-Banker.Win32.Tatag), появившееся на интернет-арене в начале прошлого года. По свидетельству экспертов испанской S21sec, Tatanga в полной мере наделенMitB-функционалом, использует руткит-технологии, умеет по удаленной команде блокировать антивирус, работает практически со всеми браузерами, совместимыми с Windows, и не терпит соседства конкурентов. Данный зловред предпочитает атаковать клиентов европейских банков, в особенности немецких.

В мае Trusteer обнаружила атаку Tatanga, запрашивающего у жертвы TAN-код, присланный банком по SMS-каналам. Предлогом для фальшивого запроса, сделанного от имени банка, служила проверка системы двухфакторной аутентификации, якобы проводимая банком. Вариант зловреда, обнаруженный в начале сентября, использует ту же тему, но немецкоязычный текст, размещенный на подставной странице, подробно инструктирует жертву, как создать одноразовый пароль для «тестовой» транзакции с помощью личного TAN-генератора. Пользователя просят ввести этот пароль в веб-форму, что дает Tatanga возможность скрытно провести мошенническую транзакцию. Чтобы клиент банка не обнаружил недостачу, зловред подменяет информацию о состоянии счета, присланную банком по завершении сеанса.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru