Появился троян для банкоматов

Появился троян для банкоматов

Специалистами по безопасности впервые обнаружена вредоносная программа для банкоматов. Судя по предварительному анализу, троян отслеживает транзакции в долларах США, российских рублях и украинских гривнах и ворует информацию о пластиковых картах, сообщает сотрудник компании Sophos Ваня Швайцер в корпоративном блоге.

Швайцер высказал удивление по этому поводу, так как создание и внедрение вредоносной программы в банкомат связаны с рядом сложностей. Банкоматы часто работают под управлением нестандартных операционных систем, а если даже это и Windows, то специализированная. Кроме того, программный и аппаратный интерфейс банкоматов считается недокументированным, банкоматы обычно соединяются в изолированные частные сети, а физический доступ к ним без специального ключа затруднён из-за множества датчиков.

Поэтому киберпреступники, специализирующиеся на банкоматах, обычно используют всевозможные устройства вроде скиммеров и видеокамер, с помощью которых собирают данные о магнитных полосах пластиковых карт и пин-кодах. После этого злоумышленники производят фальшивые карты, по которым и снимают деньги.

Тем не менее когда к Швайцеру обратился знакомый сотрудник банка, поделившийся слухами о зараженных банкоматах в России, тот начал проверять базу данных Sophos по вредоносному ПО. Он искал любые данные, связанные с компанией Diebold, крупнейшим американским производителем банкоматов, о котором шла речь в данных слухах, и нашёл три недавно поступивших файла.

Автоматизированная система, которая анализирует попавшие в базу файлы, не сумела классифицировать их как вредоносые из-за их особой структуры, нацеленной исключительно на банкоматы. Однако Швайцер, проанализировав их вручную, обнаружил, что это самая настоящая троянская программа, которая способна вести подрывную деятельность в ПО Diebold Agilis, используя ряд недокументированных функций.

Швайцер пока не расшифровал алгоритм трояна до конца. По предварительным данным, программа перехватывает данные со считывателя магнитной полосы и клавиатуры, шифрует собранную информацию и даже предоставляет злоумышленникам альтернативный пользовательский интерфейс.

По мнению Швайцера, разработка такого трояна требует участия программиста с хорошим знанием "внутренностей" банкоматов Diebold. В то же время он не думает, что такого типа атаки на банкоматы найдут широкое применение среди киберпреступников.

По заявлению представителей Diebold, компании известно о существовании вируса. Diebold проинформировала об этом своих клиентов, с целью минимизации риска несанкционированного доступа к банкоматам, им предоставляется специально разработанная компонента ПО и подробная инструкция по безопасности. Diebold также усиленно напоминает своим клиентам о необходимости следовать таким общепринятым в индустрии нормам безопасности, как ограничение физического доступа к банкоматам, управление паролями и обновления ПО. 

Источник 

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