Жертвами трояна GM Bot для Android уже стали клиенты более 50 банков

Жертвами трояна GM Bot для Android уже стали клиенты более 50 банков

Жертвами трояна GM Bot для Android уже стали клиенты более 50 банков

Специалисты Avast Software, выявили более 50 банков, под чьи приложения маскируются аналоги банковского трояна GM Bot для Android. Среди жертв вредоносного ПО оказались клиенты мобильных приложений Citi Bank, ING, Bank of America и других крупных банков в США, Канаде, Австралии и странах Европы.

GM Bot, также известный как Acecard, SlemBunk и Bankosy, обманом выманивает у пользователей банковские данные посредством отображения поддельных страниц авторизации, внешне не отличимых от настоящих. Затем вредоносная программа перехватывает SMS с кодом подтверждения в рамках двухфакторной аутентификации, предоставляя злоумышленникам неограниченный доступ к банковским счетам. За последние три месяца пользователи мобильных приложений Avast столкнулись с GM Bot более 200 000 раз.

Впервые GM Bot появился в 2014 году на серых форумах, а в конце декабря 2015 один из пользователей выложил исходный код вредоносного трояна в открытый доступ. Сегодня практически любой пользователь может распространять вредоносную программу и кастомизировать ее.

После утечки кода эксперты по безопасности зафиксировали значительный рост аналогов GM Bot. По данным исследований Avast вариации GM Bot поражают пользователей мобильных приложений следующих банков:

  • США и Канада: BNC, American Express, Chase, CIBC, Citi Bank, ClairMail, Coinbase, Credit Karma, Discover, goDough, First PREMIER bank, Bank of America, JPMorgan Chase, Skrill, Western Union, PayPal, PNC, SunTrust, TD Bank, TransferWise, Union Bank, USAA, U.S. Bank Access Online Mobile, Wells Fargo;
  • Австрия: BAWAG P.S.K., easybank, ErsteBank/Sparkasse, Volksbank, Bank Austria, Raiffeisen;
  • Австралия: Bank West, ING Direct, National Australia Bank, Commonwealth Bank, Bank of South Australia, St. George Bank, Westpac;
  • Германия: Deutsche Bank, ING DiBa, DKB, Sparkasse, Comdirect, Commerzbank, Consorsbank, Volksbank Raiffeisen, Postbank, Santander;
  • Франция: ING Direct, Crédit Mutuel de Bretagne, Crédit Mutuel Sud Ouest, Boursorama Banque, Téléchargements, Caisse d'Epargne, CIC, Crédit Mutuel, La Banque Postale, Groupama, MACIF, Crédit du Nord, Axa, Banque Populaire, Crédit Agricole, LCL, Société Générale, BNP Paribas;
  • Польша: Comarch, Getin Group, Citi Bank, Bank Pekao, Raiffeisen, BZWBK24, Eurobank, ING Bank, mbank, IKO, Bank Millennium;
  • Турция: Akbank Direkt, QNB Finansbank Cep Şubesi, Garant, İşCep, Halkbank, VakıfBank, Yapı ve Kredi Bankası, Ziraat.

Как работает GM Bot

GM Bot — это вредоносная программа, которая выглядит как безобидное приложение для Android, часто маскируется под плагины типа Flash или контент для взрослых. В основном распространяется через сторонние магазины приложений, у которых нет такой строгой проверки безопасности как у App Store или Google Play Store. После загрузки трояна, иконка приложения исчезает с домашнего экрана, но это не значит, что вредоносная программа исчезла с устройства.

Троянец в основном ориентирован на банковские приложения. При открытии мобильного банка вредоносная программа подгружает поддельную страницу для ввода логина и пароля, и если предоставить приложению права администратора, злоумышленники смогут контролировать все, что происходит на инфицированном устройстве, и нанести серьезный ущерб его владельцу.

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