Расследование PT: как украсть у банка миллионы рублей за одну ночь

Расследование PT: как украсть у банка миллионы рублей за одну ночь

Расследование PT: как украсть у банка миллионы рублей за одну ночь

Компания Positive Technologies представила детальный отчет о расследовании одного из инцидентов в банковской сфере, в ходе которого за одну ночь из шести банкоматов финансовой организации были похищены несколько миллионов рублей (эквивалент в местной валюте).

Избежать более крупных потерь банку помогла случайность: инструменты для атаки конфликтовали с ПО банкоматов компании NCR, из-за чего злоумышленникам не удалось выполнить свои задачи по выводу денег полностью.

Опубликованные результаты расследования, проведенного экспертами Positive Technologies, позволяют отметить несколько нюансов, характерных для современных кибератак на финансовые организации:

  1. Злоумышленники все чаще используют известные инструменты и встроенную функциональность операционных систем. В данном случае использовалось коммерческое ПО Cobalt Strike, включающее многофункциональный троян Beacon класса RAT (Remote Access Trojan), обладающий широкими возможностями по удаленному управлению системами. Также были использованы программа Ammyy Admin, приложения Mimikatz, PsExec, SoftPerfect Network Scanner и Team Viewer.
  2. Использование фишинговых рассылок остается одним из успешных векторов атаки в силу недостаточного уровня осведомленности работников в вопросах ИБ. Вектор заражения инфраструктуры банка основывался на запуске файла documents.exe из RAR-архива, присланного по электронной почте одному из сотрудников и содержащего вредоносное ПО. Целенаправленная рассылка электронных писем, имитировавших финансовую корреспонденцию и сообщения от службы ИБ, велась на протяжении месяца. Запуск файла из фишинговых писем в разное время осуществили сразу несколько сотрудников, а заражение произошло из-за отключенного (или использовавшего устаревшие базы) антивируса на рабочей станции одного из них.
  3. Таргетированные атаки становятся все более организованными и распределенными во времени. Расследование показало, что старт атаки пришелся на первую неделю августа. В начале сентября (после закрепления в инфраструктуре) начались атаки с целью выявления рабочих станций сотрудников, ответственных за работу банкоматов и использование платежных карт. И только в первых числах октября злоумышленники загрузили вредоносное ПО на банкоматы и осуществили кражу денежных средств: оператор отправлял команду на банкоматы, а подставные лица (дропы) в условленный момент забирали деньги.

«Атаки на клиентов банка сегодня отходят на второй план, уступая дорогу атакам на сетевую инфраструктуру банков. Злоумышленники осознали, что далеко не все финансовые организации достаточно инвестируют в свою безопасность, а некоторые делают это лишь "для галочки", с целью соответствия требуемым стандартам», — комментирует результаты расследования Максим Филиппов, директор по развитию бизнеса Positive Technologies в России.

В ходе расследования инцидента экспертами Positive Technologies было собрано множество хостовых и сетевых индикаторов компрометации, которые были направлены в FinCERT Банка России с целью распространения данной информации среди финансовых организаций и предотвращения подобных атак в будущем.

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