Хакеры украли миллионы с помощью сложной атаки на банки

Хакеры украли миллионы с помощью сложной атаки на банки

Хакеры украли миллионы с помощью сложной атаки на банки

В результате мошенничества с дебетовыми картами в начале этого года пострадали банки нескольких государств постсоветского пространства, были получены денежные средства на миллионы долларов. Эти схемы опирались на сочетание мошеннических банковских счетов и использоване вредоносных программ, что позволяло превратить пустые банковские счета в машины, генерирующие денежные средства.

В отчете, выпущенном TrustWave, исследователи подробно рассказали о взломе – хакерам удалось получить доступ к банковским системам, а затем использовать автоматические банковские машины в других странах, чтобы вывести тысячи долларов через пустые или почти пустые счета.

Мошенническая схема задействовала людей с поддельными документами, создавших счета в нужных учреждениях с минимально возможным депозитом. Далее эти люди запрашивали дебетовые карты для счетов, которые были направлены сообщникам в других странах.

Для доставки вредоносной программы злоумышленниками использовалась фишинг-кампания, затронувшая сотрудников банков. Сам вредонос представлял собой бэкдор, позволяющий получить более широкий доступ к сетям банков.

«Далее хакеры смогли установить несколько вредоносных программных пакетов в сеть, ключевым среди которых являлся инструмент мониторинга, установленный на терминальном сервере. Он позволил получить доступ к приложению управления картой через браузер», - сообщают следователи SpiderLabs.

Речь идет о легитимном программном обеспечении для мониторинга под названием Mipko. С помощью него киберпреступники получили скриншоты, логи нажатия клавиш и другие данные (включая учетные данные для входа) пользователей, имеющих доступ к системе управления карточками. Используя эту информацию, злоумышленники определили приложения для управления картой, используемые целевыми банками, а затем вошли в систему с использованием украденных учетных данных, чтобы изменить настройки защиты.

Обнаружение этой атаки затрудняло довольно ограниченное использование вредоносных программ, равно как и использование команд Windows и PowerShell для перемещения внутри сети, сообщают исследователи.

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