Лаборатория Касперского обнаружила новый старый способ кражи денег

Лаборатория Касперского обнаружила новый старый способ кражи денег

Лаборатория Касперского обнаружила новый старый способ кражи денег

Киберпреступники смогли похитить более 200 миллионов рублей у российских организаций с помощью простой подмены реквизитов в платежных поручениях. «Лаборатория Касперского» обнаружила новый зловред TwoBee, с помощью которого злоумышленники редактировали текстовые файлы для обмена данными между бухгалтерскими и банковскими системами.

Файлы оказались легкой добычей для преступников, поскольку не были защищены шифрованием и по умолчанию имели стандартные имена. 

Пример банковской выписки, которую редактировали злоумышленники  

 

Такой подход нельзя назвать новым – несколько лет назад платежные поручения подменял нашумевший в свое время троянец Carberp. Однако эта техника уже довольно давно уступила место другим более сложным методам атак, в частности заражению банкоматов, проникновению в системы дистанционного банковского обслуживания или платежные системы. 

Тем не менее эта, казалось бы, забытая тактика позволила злоумышленникам легко добиться желаемого результата. В настоящее время создатели зловреда TwoBee используют десятки банковских счетов, на которые переводят деньги своих жертв. Почти 90% атак пришлось на компании среднего и малого бизнеса. Большинство пострадавших организаций (25%) зафиксировано в Москве. Следом по числу заражений идут Екатеринбург и Краснодар.  

«Техника подмены реквизитов в платежных поручениях в свое время сошла на нет благодаря массовому распространению технологий шифрования в большинстве финансовых систем. Вероятно, тот же способ будет эффективен и в борьбе с TwoBee – защищенные выгрузки не позволят троянским программам так просто менять реквизиты в денежных переводах. Именно поэтому мы советуем всем компаниям передавать финансовую информацию в зашифрованном виде», – поясняет Денис Легезо, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

«Для защиты от атак с использованием TwoBee или похожих на него зловредов мы рекомендуем организациям, в первую очередь, сверять номер счета из подтверждающего запроса от банка с номером счета получателя, указанным в бухгалтерской системе. Это на 100% гарантирует защиту от мошенничества, – прокомментировал Игорь Митюрин, Департамент безопасности ПАО Сбербанк. – Вместе с тем важно убедиться, что вы используете актуальные и обновленные версии программного обеспечения, установили защитные программы и ограничили доступ в Интернет с тех устройств, на которых установлены системы дистанционного банковского обслуживания и бухгалтерские системы».

Алексей Харитонов, руководитель отдела продвижения экономических программ, фирма «1С», отметил: «Актуальные версии наших учетных программ проверяют, не был ли файл обмена модифицирован зловредом после загрузки данных в программу банка, но до отправки платежей на исполнение. Но, конечно, наиболее надежный вариант – использовать сервисы прямого обмена с банками, например, по технологии DirectBank, которую сейчас поддерживают более 25 банков, от крупнейших до небольших. В этом случае выгрузка-загрузка файлов обмена вообще не требуется, все платежные документы формируются и подписываются электронной подписью прямо в учетной программе и из нее отправляются напрямую на сервер банка». 

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