Появился троян для банкоматов

Появился троян для банкоматов

Специалистами по безопасности впервые обнаружена вредоносная программа для банкоматов. Судя по предварительному анализу, троян отслеживает транзакции в долларах США, российских рублях и украинских гривнах и ворует информацию о пластиковых картах, сообщает сотрудник компании Sophos Ваня Швайцер в корпоративном блоге.

Швайцер высказал удивление по этому поводу, так как создание и внедрение вредоносной программы в банкомат связаны с рядом сложностей. Банкоматы часто работают под управлением нестандартных операционных систем, а если даже это и Windows, то специализированная. Кроме того, программный и аппаратный интерфейс банкоматов считается недокументированным, банкоматы обычно соединяются в изолированные частные сети, а физический доступ к ним без специального ключа затруднён из-за множества датчиков.

Поэтому киберпреступники, специализирующиеся на банкоматах, обычно используют всевозможные устройства вроде скиммеров и видеокамер, с помощью которых собирают данные о магнитных полосах пластиковых карт и пин-кодах. После этого злоумышленники производят фальшивые карты, по которым и снимают деньги.

Тем не менее когда к Швайцеру обратился знакомый сотрудник банка, поделившийся слухами о зараженных банкоматах в России, тот начал проверять базу данных Sophos по вредоносному ПО. Он искал любые данные, связанные с компанией Diebold, крупнейшим американским производителем банкоматов, о котором шла речь в данных слухах, и нашёл три недавно поступивших файла.

Автоматизированная система, которая анализирует попавшие в базу файлы, не сумела классифицировать их как вредоносые из-за их особой структуры, нацеленной исключительно на банкоматы. Однако Швайцер, проанализировав их вручную, обнаружил, что это самая настоящая троянская программа, которая способна вести подрывную деятельность в ПО Diebold Agilis, используя ряд недокументированных функций.

Швайцер пока не расшифровал алгоритм трояна до конца. По предварительным данным, программа перехватывает данные со считывателя магнитной полосы и клавиатуры, шифрует собранную информацию и даже предоставляет злоумышленникам альтернативный пользовательский интерфейс.

По мнению Швайцера, разработка такого трояна требует участия программиста с хорошим знанием "внутренностей" банкоматов Diebold. В то же время он не думает, что такого типа атаки на банкоматы найдут широкое применение среди киберпреступников.

По заявлению представителей Diebold, компании известно о существовании вируса. Diebold проинформировала об этом своих клиентов, с целью минимизации риска несанкционированного доступа к банкоматам, им предоставляется специально разработанная компонента ПО и подробная инструкция по безопасности. Diebold также усиленно напоминает своим клиентам о необходимости следовать таким общепринятым в индустрии нормам безопасности, как ограничение физического доступа к банкоматам, управление паролями и обновления ПО. 

Источник 

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

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
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