Вектор атаки Ghost Tap использует NFC для кражи денег с банковских карт

Вектор атаки Ghost Tap использует NFC для кражи денег с банковских карт

Вектор атаки Ghost Tap использует NFC для кражи денег с банковских карт

Киберпреступники придумали новый способ выводить деньги с украденных банковских карт, привязанных к системам вроде Apple Pay и Google Pay. Вектор, получивший название Ghost Tap, передаёт NFC-данные карт «денежным мулам» по всему миру.

Ghost Tap берёт за основу другой метод, о котором мы рассказывали в августе: Android-вредонос NGate задействовал компонент с открытым исходным кодом — «NFCGate».

Тем не менее Ghost Tap использует более мощную обфускацию и, соответственно, его сложнее детектировать. В этом случае злоумышленнику не нужна карта или устройство жертвы.

Вместо этого Ghost Tap подключает «денежных мулов» в различных удалённых местоположениях. Такие «мулы» должны взаимодействовать с PoS-терминалами.

О новом векторе рассказали специалисты компании Threat Fabric. По их данным, в последнее время наблюдается скачок в использовании этой техники в реальных кибератаках.

А вот так выглядит поиск «денежных мулов» на одном из киберпреступных форумов:

 

Для начала атакующему нужно выкрасть данные банковской карты и перехватить одноразовый пароль, который нужен для регистрации виртуального кошелька в Apple Pay и Google Pay.

Для первого пункта можно использовать, например, банковский троян, накладывающий фейковые окна поверх легитимных приложений, или тот же кейлогер. А одноразовый код можно получить с помощью социальной инженерии или того же вредоноса, мониторящего СМС-сообщения.

Атакующие по-прежнему полагаются на инструмент NFCGate, который используется для передачи информации платёжных карт. Только в этом случае подключается также сервер-ретранслятор, который отправляет данные в сеть «денежных мулов».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Протекторы скрывают около 40% уязвимостей в Android-приложениях

Специалисты Positive Technologies провели исследование и выяснили, насколько протекторы помогают скрывать уязвимости и защитные механизмы в Android-приложениях. Для анализа использовали собственный сервис защиты от реверс-инжиниринга, который позволил оценить, как меняется доступность кода для анализа злоумышленниками.

Android остаётся самой распространённой мобильной платформой в мире — ей пользуются около 75% рынка, по данным Statcounter.

Открытость системы и свободный доступ к APK-файлам упрощают реверс-инжиниринг: раскрытие логики работы приложений, поиск ошибок, копирование функциональности и извлечение чувствительных данных.

В исследуемых приложениях специалисты обнаружили более 50 потенциальных уязвимостей разного уровня риска. После применения протектора количество обнаруживаемых ошибок снизилось примерно на 40%.

Наиболее заметное уменьшение пришлось на уязвимости высокого уровня риска — минус 67%. Уязвимостей со средним уровнем риска стало меньше на четверть, а дефектов, которые могли косвенно повлиять на безопасность, — почти на 80%.

Результат оказался разным для разных категорий приложений. Лидером по снижению числа видимых уязвимостей стали сервисы доставки еды — минус 46%. Далее идут приложения для путешествий и транспорта, а также маркетплейсы — по 38%. Примерно треть уязвимостей удалось скрыть в приложениях из сфер развлечений, телекоммуникаций, финансов и платежей.

Интересный эффект наблюдался и в области скрытия защитных техник. После применения протектора количество «видимых» мер безопасности, которые можно обнаружить с помощью сканера, сократилось на 67%. Это означает, что защитные механизмы стало сложнее распознать, а значит — сложнее заранее подготовить способы их обхода.

Также уменьшилось количество обнаруживаемых ключей доступа, токенов и других чувствительных данных — в среднем на 71%. Максимальный эффект наблюдался у приложений категории «Инструменты и утилиты».

По результатам анализа, использование техник защиты от запуска в виртуальных машинах оказалось скрыто в 98% случаев. Механизмы защиты от отладки — в 91%.

Для обфускации и защит от дизассемблирования снижение заметности было менее выраженным, на 32% и 21% соответственно.

Исследование показывает, что даже когда разработчики внедряют защитные механизмы, они могут быть распознаны при статическом анализе. Протекторы позволяют скрыть детали реализации и усложнить злоумышленникам задачу по изучению внутренней логики приложений.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru