Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница банка продала мошеннику коды клиентов

Сотрудница волгоградского банка продала знакомому кодовые слова одиннадцати клиентов финансового учреждения, с помощью которых злоумышленник украл с их счетов более 4 миллионов рублей.

Сотрудница работала специалистом по обслуживанию клиентов и имела доступ к их персональным данным, в том числе к кодовым словам. Женщина в течение пяти месяцев за небольшое вознаграждение предоставляла своему знакомому сведения о персональных кодовых словах одиннадцати клиентов.

С помощью этих данных мошенник обращался в контактный центр и получал необходимую информацию о человеке, чтобы воспользоваться услугой «Мобильный банк». Всего за указанный срок было похищено около 4,3 миллионов рублей. В результате в отношении работницы было возбуждено уголовное дело по статье «Незаконное разглашение сведений, составляющих банковскую тайну».

Владимир Ульянов, руководитель аналитического центра Zecurion:

 

«Не все утечки можно предотвратить с помощью DLP-систем. Как в данном случае. Кодовое слово, контакт поставщика или сумма контракта — информация, которую легко запомнить и "вынести" за условный периметр в голове. Технические средства защиты информации будут бессильны. Однако для банков, страховых компаний, госучреждений остро стоят проблемы избыточного доступа к информации, лёгкости использования современных средств передачи данных, уловки социальных инженеров и пресловутый человеческий фактор — именно они определяют порядка 90% внутренних утечек».

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru