Хакеры придумали новый способ опустошения банкоматов

Хакеры придумали новый способ опустошения банкоматов

Хакеры придумали новый способ опустошения банкоматов

В России появился новый вирус, атакующий банкоматы. Особенность в том, что проникает он в банкомат без какого-либо физического контакта, а выявить и устранить проблему сложно. Цель вируса — не средства клиентов, а деньги в банкомате, который настраивается на выдачу всех самых крупных купюр любому, набравшему определенный код.

Пока простой механизм борьбы не найден, банкам остается лишь повышать общий уровень безопасности своих сетей. Однако большинству игроков проще и дешевле застраховать банкоматы, что только подстегнет к распространению мошенничества.

В пятницу замначальника ГУБЗИ ЦБ Артем Сычев сообщил о новом бесконтактном способе хищения денежных средств из банкоматов. "Мы всегда, когда говорили о скимминге, отмечали, что злоумышленник должен поставить что-то на банкомат, теперь новая технология появилась",— уточнил он, не раскрыв деталей, но сообщив, что информация о проблеме и возможности противодействия ей доведена до участников рынка (в рассылках FinCert), пишет kommersant.ru.

Новый способ атак на банкоматы FinCert описал 15 марта. В ней сообщалось о так называемом бестелесном или бесфайловом вирусе, который "живет" в оперативной памяти банкомата. В рассылке отмечается, что в России в банкоматах он замечен впервые. Так как вирус не имеет файлового тела, его не видят антивирусы и он может жить в зараженном банкомате сколь угодно долго.

Вирус направлен на хищение средств непосредственно из банкомата, который при введении заданного кода выдает всю наличность из первой кассеты диспенсера, где хранятся самые крупные купюры (номиналом 1 тыс. или 5 тыс. руб.) — 40 штук. Получить средства может любой, кто введет код, но обычному человеку его подобрать сложно, слишком длительные попытки могут вызвать подозрение у служб безопасности банка.

Если в России данную схему мошенники применили впервые, то в мире подобные случаи уже были. "Хищение средств с помощью бесфайлового вируса под силу лишь профессиональным преступникам, поскольку тут необходимы достаточно серьезные технологии,— отмечает директор по методологии и стандартизации Positive Technologies Дмитрий Кузнецов.— Злоумышленники взламывают внешний контур сети банка, далее проникают в компьютер специалиста, отвечающего за банкоматную сеть, а оттуда вирус попадает в отдельный замкнутый контур банкоматной сети".

Банковские служащие получившие рассылку FinCert, рассказали, что в данном случае поражены были устройства крупнейшего производителя банкоматов — NCR. Но отказываться от этой марки банкиры не собираются, поскольку поражен таким образом может быть любой банкомат. "Выявленная уязвимость нехарактерна для конкретного производителя, так как все банкоматы работают под Windows".

Специалисты пока не нашли простого и эффективного способа борьбы с новым вирусом. "При перезагрузке банкомата вирус, по идее, должен без следа удаляться из оперативной памяти,— отмечает начальник управления информационной безопасности ОТП-банка Сергей Чернокозинский.— Однако он может прописывать себя в специальный раздел автозагрузки операционной системы и при каждом перезапуске компьютера "возрождаться" вновь".

Постоянно перезагружать банкоматы — не выход из ситуации, отмечают банкиры. По их словам, перезагрузка банкомата занимает порядка пяти минут, то есть подобную процедуру невозможно провести незаметно для клиентов, к тому же банкомату, как и любому компьютеру, частые перезагрузки вредны.

Пока противоядие не найдено, банкирам остается не допускать заражения банкоматов. "Чтобы уберечься от подобных проникновений, банки должны усилить защиту внешнего контура и банкоматной сети,— отмечает начальник управления по развитию систем самообслуживания Альфа-банка Максим Дарешин.— Однако особенность в том, что стоимость защиты хоста не зависит от количества банкоматов, подключенных к сети, сто или несколько тысяч". "В подобной ситуации банки с небольшими банкоматными сетями, сопоставив объем затрат и рисков, вряд ли охотно будут вкладывать средства в безопасность, предпочитая застраховать банкоматы от хищений",— указывает специалист в крупном банке, признавая, что такой подход, будет стимулировать мошенников и далее распространять новый вирус.

Positive Technologies научила ИИ замечать подозрительные сценарии в коде

Positive Technologies сообщила о разработке нейросети MOLOT, предназначенной для поиска вредоносного кода в проектах на Python, JavaScript и TypeScript. Технология уже используется в составе анализатора исходного кода PT Application Inspector версии 6.0.

В отличие от традиционных инструментов статического анализа, которые ищут опасные конструкции по заранее заданным правилам, новая модель анализирует последовательность действий, выполняемых программой.

Нейросеть оценивает не отдельные фрагменты кода, а их совокупность и пытается определить, формируют ли они подозрительный сценарий.

Проблема, которую пытаются решить разработчики, связана с так называемым намеренно внедрённым вредоносным кодом. В отличие от обычных уязвимостей, такой код не содержит ошибок, которые можно эксплуатировать извне. Он работает как легитимная часть приложения и использует те же права доступа, что и остальная программа.

 

По словам специалистов, именно поэтому многие подобные закладки остаются незамеченными при стандартных проверках безопасности.

Отдельные действия вредоносного кода сами по себе обычно не вызывают подозрений. Чтение файла, обращение к сети, шифрование данных или запуск процесса встречаются в тысячах обычных приложений. Однако если программа, например, считывает логины и пароли, кодирует их и затем отправляет на внешний сервер, такая последовательность уже может указывать на вредоносную активность.

 

Для анализа MOLOT строит цепочку действий программы — обращений к файлам, сетевых запросов, запуска процессов, использования криптографических функций и других операций. Затем эта последовательность передаётся в нейросеть, которая обучена отличать типичные сценарии работы приложений от поведения, характерного для вредоносного кода.

В компании утверждают, что тестирование проводилось на вредоносных пакетах из репозиториев PyPI и npm. По словам разработчиков, в ряде тестов модель показала более высокую точность по сравнению с существующими аналогами с открытым исходным кодом.

Одной из особенностей системы стала возможность объяснять свои выводы. Помимо самого вердикта нейросеть показывает строки кода, которые повлияли на решение. Это позволяет специалисту быстро перейти к подозрительному фрагменту и самостоятельно проверить результаты анализа.

Интерес к подобным инструментам растёт на фоне увеличения числа атак через цепочки поставок ПО, вредоносные пакеты в публичных репозиториях и распространения ИИ-инструментов для генерации программного кода.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru