ЛК расследовала дело о мистическом исчезновении денег из банкоматов

ЛК расследовала дело о мистическом исчезновении денег из банкоматов

ЛК расследовала дело о мистическом исчезновении денег из банкоматов

Однажды сотрудники банка обнаружили пустой банкомат: деньги из него исчезли, а следов физического повреждения или заражения вредоносными ПО не было заметно. В банковской корпоративной сети также не нашли следов взлома. Для расследования этого, казалось, безнадежного дела банк обратился за помощью к «Лаборатории Касперского».

Эксперты компании смогли не только распутать это ограбление, но также вышли на след новой хорошо подготовленной кибергруппировки, за которой вполне возможно могут стоять русскоговорящие атакующие из нашумевших групп GCMAN и Carbanak. 

На момент начала расследования специалисты «Лаборатории Касперского» обладали всего двумя файлами, извлеченными из жесткого диска опустошенного банкомата: они содержали записи о вредоносном ПО, которым было заражено устройство. Все остальные свидетельства кибератаки злоумышленники предусмотрительно удалили. Восстановить образцы зловредов из имеющегося материла было крайне сложно. Тем не менее эксперты смогли выделить из потока текста нужную информацию и на ее основе разработали правила YARA – поисковые механизмы, которые помогают выявлять и категоризировать определенные образцы вредоносных программ и находить между ними связь. 

Уже на следующий день после создания правил YARA эксперты «Лаборатории Касперского» нашли то, что искали, – образец вредоносного ПО, получившего название ATMitch. Анализ позволил установить, что с помощью этого зловреда были ограблены банки в России и Казахстане. 

Вредоносное ПО ATMitch устанавливалось и запускалось в банкоматах удаленно из зараженной корпоративной сети банка: используемые финансовыми организациями инструменты удаленного контроля банкоматов легко позволяли это сделать. Непосредственно в банкомате зловред вел себя как легитимное ПО, выполняя вполне привычные для устройства команды и операции, например, запрашивал информацию о количестве банкнот в кассетах.

Получив контроль над банкоматом, атакующие могли снять из него деньги в любой момент буквально с помощью одного нажатия кнопки. Обычно ограбление начиналось с того, что злоумышленники запрашивали информацию о количестве денег в диспенсере. После этого киберпреступник отправлял команду на выдачу любого числа банкнот из любой кассеты. Дальше требовалось лишь подойти к банкомату, забрать деньги и исчезнуть. Весь процесс ограбления, таким образом, укладывался в считаные секунды. По окончании операции вредоносная программа самоудалялась из банкомата.      

«Группировка, скорее всего, до сих пор активна. Но это не повод для паники. Для того чтобы дать отпор подобным кибератакам, специалист по информационной безопасности организации-жертвы должен обладать особыми знаниями и навыками. Прежде всего, нужно помнить, что атакующие применяют привычные легитимные инструменты, а после атаки старательно удаляют все следы своего присутствия в системе. Поэтому для решения проблемы нужно обратить повышенное внимание на исследование памяти, в которой чаще всего и прячется ATMitch», – рассказал на международной конференции по кибербезопасности Security Analyst Summit Сергей Голованов, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». 

В Яндексе ожидаются сокращения

Яндекс в рамках оптимизации расходов может сократить несколько сотен сотрудников. Основная часть возможных увольнений, по данным источников, ожидается в ключевом подразделении холдинга — «Поисковые сервисы и ИИ». На фоне экономической ситуации многие ИТ-компании в целом пересматривают расходы — не только на персонал, но также на маркетинг и HR.

О возможном закрытии отдельных направлений и сокращении штата в Яндексе сообщил «Коммерсантъ» со ссылкой на четыре источника на ИТ-рынке. По их данным, изменения могут затронуть подразделение «Поисковые сервисы и ИИ».

Предполагается, что сокращения затронут отдельные команды и продукты. В частности, речь идёт о сервисе маркетинговых исследований «Яндекс Взгляд», информация о возможном закрытии которого уже появлялась в СМИ. Общий объём сокращений, по данным издания, может составить несколько сотен человек. Согласно отчётности Яндекса, по итогам 2025 года численность персонала компании сократилась на 2%.

Как сообщил один из собеседников издания, в коммерческом департаменте «Поисковых сервисов и ИИ» был полностью уволен персонал одного из отделов. В отдельных подразделениях также ввели дополнительный контроль качества работы сотрудников.

По версии одного из источников «Коммерсанта», причиной сокращений могли стать слабые финансовые показатели подразделения «Поисковые сервисы и ИИ». Согласно отчётности компании, рост его выручки по итогам 2025 года составил лишь 10%, что заметно ниже показателей других направлений. Другой источник считает, что сокращение расходов связано с попыткой усилить бизнес-ориентированное направление ИИ.

В самом Яндексе сообщили изданию, что не планируют закрывать бизнес-направления и продолжают наём и развитие.

Между тем ИТ-компании в целом сокращают затраты. Так, директор по персоналу ГК «КОРУС Консалтинг» Дарья Цирулева оценила снижение расходов у крупных игроков на уровне 10–15%. По её словам, этому способствует ситуация в экономике, которая вынуждает бизнес инвестировать прежде всего в проекты с быстрой окупаемостью.

Кроме того, по её оценке, после перегрева рынка в 2022–2023 годах резко снизился спрос на специалистов, занимавшихся миграцией с зарубежного ПО. Снижение, по её словам, достигает 15% в год.

Один из собеседников «Коммерсанта» считает, что компании могут сократить до 20% избыточного персонала. Это может происходить в виде отказа от наёма новых сотрудников, а также через слияние или ликвидацию отдельных подразделений.

Партнёр практики «Операционная эффективность» компании Strategy Partners Денис Тверской среди возможных причин также назвал широкое внедрение сервисов с искусственным интеллектом и рост налоговой нагрузки. По его оценке, в условиях увеличения расходов на фонд оплаты труда содержание избыточного персонала становится для бизнеса слишком дорогим.

При этом возможности современных нейросетевых сервисов для создания и рефакторинга кода также заметно выросли. Новые модели уже заметно ушли от простого статистического анализа и всё ближе подходят к методам работы квалифицированных инженеров.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru