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.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru