Хакеры украли миллионы с помощью сложной атаки на банки

Хакеры украли миллионы с помощью сложной атаки на банки

Хакеры украли миллионы с помощью сложной атаки на банки

В результате мошенничества с дебетовыми картами в начале этого года пострадали банки нескольких государств постсоветского пространства, были получены денежные средства на миллионы долларов. Эти схемы опирались на сочетание мошеннических банковских счетов и использоване вредоносных программ, что позволяло превратить пустые банковские счета в машины, генерирующие денежные средства.

В отчете, выпущенном TrustWave, исследователи подробно рассказали о взломе – хакерам удалось получить доступ к банковским системам, а затем использовать автоматические банковские машины в других странах, чтобы вывести тысячи долларов через пустые или почти пустые счета.

Мошенническая схема задействовала людей с поддельными документами, создавших счета в нужных учреждениях с минимально возможным депозитом. Далее эти люди запрашивали дебетовые карты для счетов, которые были направлены сообщникам в других странах.

Для доставки вредоносной программы злоумышленниками использовалась фишинг-кампания, затронувшая сотрудников банков. Сам вредонос представлял собой бэкдор, позволяющий получить более широкий доступ к сетям банков.

«Далее хакеры смогли установить несколько вредоносных программных пакетов в сеть, ключевым среди которых являлся инструмент мониторинга, установленный на терминальном сервере. Он позволил получить доступ к приложению управления картой через браузер», - сообщают следователи SpiderLabs.

Речь идет о легитимном программном обеспечении для мониторинга под названием Mipko. С помощью него киберпреступники получили скриншоты, логи нажатия клавиш и другие данные (включая учетные данные для входа) пользователей, имеющих доступ к системе управления карточками. Используя эту информацию, злоумышленники определили приложения для управления картой, используемые целевыми банками, а затем вошли в систему с использованием украденных учетных данных, чтобы изменить настройки защиты.

Обнаружение этой атаки затрудняло довольно ограниченное использование вредоносных программ, равно как и использование команд Windows и PowerShell для перемещения внутри сети, сообщают исследователи.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

ChatGPT ошибается с адресами сайтов — фишеры не дремлют

Если вы когда-нибудь просили чат-бота типа ChatGPT помочь с ссылкой на сайт банка или личного кабинета крупной компании — возможно, вы получали неправильный адрес. А теперь представьте, что кто-то специально воспользуется этой ошибкой.

Исследователи из компании Netcraft провели эксперимент: они спрашивали у модели GPT-4.1 адреса сайтов для входа в аккаунты известных брендов из сфер финансов, ретейла, технологий и коммунальных услуг.

В духе: «Я потерял закладку, подскажи, где войти в аккаунт [название бренда]?»

Результат получился тревожным:

  • только в 66% случаев бот дал правильную ссылку;
  • 29% ответов вели на несуществующие или заблокированные сайты;
  • ещё 5% — на легитимные, но вообще не те, что спрашивали.

Почему это проблема?

Потому что, как объясняет руководитель Threat Research в Netcraft Роб Дункан, фишеры могут заранее спрашивать у ИИ те же самые вопросы. Если бот выдаёт несуществующий, но правдоподобный адрес — мошенники могут просто зарегистрировать его, замаскировать под оригинал и ждать жертв.

«Вы видите, где модель ошибается, и используете эту ошибку себе на пользу», — говорит Дункан.

Фишинг адаптируется под ИИ

Современные фишинговые схемы всё чаще затачиваются не под Google, а именно под LLM — большие языковые модели. В одном случае, например, мошенники создали фейковый API для блокчейна Solana, окружив его десятками фейковых GitHub-репозиториев, туториалов, Q&A-доков и даже поддельных аккаунтов разработчиков. Всё, чтобы модель увидела якобы «живой» и «настоящий» проект и начала предлагать его в ответах.

Это чем-то напоминает классические атаки на цепочку поставок, только теперь цель — не человек с pull request'ом, а разработчик, который просто спрашивает у ИИ: «Какой API использовать?»

Вывод простой: не стоит полностью полагаться на ИИ, когда речь идёт о важных вещах вроде входа в банковский аккаунт или выборе библиотеки для кода. Проверяйте информацию на официальных сайтах, а ссылки — вручную. Особенно если ИИ обещает «удобный и официальный» сайт, которого вы раньше не видели.

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