Мошенники украли с банковских карт 200 млн рублей

Мошенники украли с банковских карт 200 млн рублей

Мошенники украли с банковских карт 200 млн рублей

Мошенники разработали новую схему кражи денег с банковских карт с помощью так называемой социальной инженерии. Их мишенью становятся люди, продающие товары на различных интернет-сайтах.

Притворившись потенциальными покупателями, мошенники стараются узнать CVV-код, указанный на обратной стороне пластиковой карточки. Киберворы объясняют, что код им нужен якобы для успешной трансакции. Назвав его, торговец ожидаемо лишается средств, сообщает iz.ru.

О появлении новой преступной схемы «Известиям» рассказали в компании Zecurion, специализирующейся на вопросах кибербезопасности.

«Злоумышленники достаточно ловко маскируют свои цели и подменяют понятия, например, код CVV они могут назвать нейтральным «номером счета», - отметил руководитель Zecurion Владимир Ульянов.

Метод мошенничества с использованием социальной инженерии основан на знании психологии и использовании человеческих слабостей. По предварительным данным, потери клиентов от новой схемы обмана эксперты оценили в 200 млн рублей.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru