Обнаружено опасное заражение банкоматов по всему миру

Обнаружено опасное заражение банкоматов по всему миру

Обнаружено опасное заражение банкоматов по всему миру

«Лаборатория Касперского» обнаружила, что многие банкоматы по всему миру, в том числе в России, заражены бэкдором Skimer, с помощью которого киберпреступники могут красть деньги пользователей без применения переносных считывающих устройств (скиммеров).

Зловред позволяет атакующим получать напрямую из машины всю информацию об используемых в ней банковских картах, включая номера счетов и PIN-коды, а также снимать наличные. 

Сбор данных о картах происходит незаметно, без всяких активных действий со стороны бэкдора. Обнаружить это гораздо сложнее, чем похищение данных с помощью прикрепленного скиммера, ведь зараженный банкомат не получает никаких внешних повреждений. Благодаря этому злоумышленники могут долгое время скрывать факт атаки. Чаще всего они накапливают огромное количество информации в памяти банкомата, а затем создают на ее основе копии карт и снимают наличные в других, незараженных машинах.

Чтобы добыть данные карт пользователей, мошенники активируют бэкдор, вставляя в картоприемник специальную карту с «зашитым» в магнитную полосу определенным набором цифр. Skimer считывает этот код, в результате чего начинает действовать особое меню, через которое он получает команды от злоумышленников.

«Мы выяснили, какую именно последовательность цифр кодируют атакующие, и передаем эту информацию банкам, чтобы они могли проверить свои процессинговые системы и узнать, не заражены ли их банкоматы, и заблокировать попытки киберпреступников активировать зловред», — комментирует Сергей Голованов, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Бэкдор Skimer, известный с 2009 года, — это первая вредоносная программа, направленная на банкоматы. На данный момент насчитывается 49 ее модификаций, 37 из которых нацелены на машины одного из ведущих производителей банкоматов. Самая последняя версия была обнаружена в начале мая — зловред был усовершенствован и стал еще более опасен для банков и их клиентов по всему миру. Хотя у «Лаборатории Касперского» нет точных данных о географии заражения банкоматов, образцы Skimer были обнаружены в целом ряде стран: не только в России, но и в ОАЭ, Франции, США, Макао, Китае, Испании, Германии, Грузии, Польше, Бразилии, Чехии и на Филиппинах.

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