Русскоязычные хакеры охотятся за клиентами швейцарских, австрийских и немецких банков

Русскоязычные хакеры охотятся за клиентами швейцарских и австрийских банков

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили новые модификации банковского троянца Emotet – теперь под прицел зловреда, замеченного впервые в 2014 году, попали клиенты нескольких швейцарских банков.

Киберпреступники используют целый набор современных вредоносных технологий, чтобы добраться до финансовых средств жертвы, и, судя по найденным участкам кода, хорошо владеют русским языком.

Антивирусные эксперты заинтересовались троянцем еще в прошлом году – его отличала сложная модульная архитектура, технологии автоматической кражи денег с банковских счетов, а также избирательность – атаки были нацелены на небольшое число немецких и австрийских банков. Однако злоумышленники быстро прекратили активность, а командные серверы перестали отвечать зараженным узлам. Тем не менее, очевидная высокая техническая подготовка кампании не оставляла сомнений, что последует новая волна атак, первые из которых были зарегистрированы уже в январе этого года. Обновленная версия банкера не только расширила список жертв, но и стала тщательнее маскировать свою деятельность.

Emotet распространяется посредством спам-писем на немецком языке с вредоносными ссылками или вложениями, внутри которых находится загрузчик зловреда. При этом файл намеренно имеет очень длинное имя, чтобы скрыть от пользователя расширение «exe» в Проводнике Windows, который обычно не отображает на экране название полностью. Также с целью усложнения детектирования антивирусами основная часть троянца скачивается специальным загрузчиком в зашифрованном виде.

Троянец включает в себя целый набор вредоносных модулей: для отправки спама, организации DDoS-атак и воровства учетных записей электронной почты. Но свою главную задачу – кражу денег – Emotet выполняет благодаря модулю модификации веб-трафика. Внедряя зловредный код в страницы системы онлайн-банкинга, преступники автоматически инициируют перевод средств, а так как обойти систему двухфакторной аутентификации невозможно, троянец привлекает к участию самого пользователя – для обмана жертвы используются убедительные приемы социальной инженерии. В результате зараженный пользователь не только лишается собственных средств, но также распространяет троянца по контактам своей адресной книги.

«Пример Emotet показывает, что злоумышленникам не нужно даже изобретать принципиально новые трюки – достаточно эффективно использовать существующие. Жертвами выбраны только клиенты определенных банков, фальшивые письма рассылки составлены очень правдоподобно, схема дальнейшего распространения продумана до мелочей, а механизм финансовых краж автоматизирован настолько, насколько это вообще возможно. Если лет пять назад от подобного целиком защищал простой здравый смысл, то теперь с ростом профессионализма хакеров безопасность своих денежных средств лучше доверять надежным защитным средствам класса Internet Security», – отмечает Алексей Шульмин, антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».

Обработал фото ИИ — готовь дисклеймер: в России обсуждают маркировку

Изображения, аудио и видео, созданные с помощью больших моделей искусственного интеллекта, могут обязать маркировать. Соответствующие поправки к закону об ИИ и Гражданскому кодексу подготовила рабочая группа Совета при президенте РФ.

Сейчас закон требует от крупных платформ с аудиторией более 500 тыс. россиян в сутки лишь предоставить пользователям техническую возможность поставить отметку. Делать это обязательно авторов не заставляют, сообщают «Ведомости».

Поправки меняют подход: предупреждение об использовании ИИ может стать обязательным, а его формат, содержание и место размещения определит уполномоченное ведомство. Какое именно, в проекте не указано. Обсудить документ планируют 19 августа, но сроки возможного внесения в Госдуму пока неизвестны.

Главная интрига скрывается в формулировке «создан с применением ИИ». Под неё могут попасть не только полностью сгенерированные ролики и изображения, но и обычные фотографии, слегка обработанные нейросетевым фильтром. Минимальная доля машинного участия не установлена.

Не определено и то, кто должен наносить метку, если один человек создал материал, а другой его опубликовал. Проект не объясняет, кто станет искать нарушения, обязана ли маркировка переживать перенос файла между платформами и какая ответственность грозит за её отсутствие.

Представители отрасли опасаются, что обязательные отметки усложнят работу законопослушных российских сервисов, но не остановят создателей дипфейков. Те смогут пользоваться зарубежными инструментами и загружать контент без предупреждений.

Эксперты предлагают смешанную схему, похожую на китайскую: видимые и скрытые машиночитаемые метки добавляют ИИ-сервисы, платформы проверяют их, а пользователи сообщают о происхождении материала.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru