Атаковавшие банки РФ хакеры сконцентрировались на карточном процессинге

Атаковавшие банки РФ хакеры сконцентрировались на карточном процессинге

Атаковавшие банки РФ хакеры сконцентрировались на карточном процессинге

Хакерская группа MoneyTaker, которая выступила организатором новой целевой кибератаки на российские банки под названием Silence, в настоящее время сконцентрировалась на процедуре карточного процессинга банков, рассказал ТАСС сооснователь занимающейся расследованием киберпреступлений и киберзащитой компании Group-IB Дмитрий Волков.

По его словам, группа хакеров MoneyTaker была известна еще в прошлом году. "Они атакуют только банки и обычным пользователям не угрожают", - пояснил Волков, руководящий отделом расследований и сервисом киберразведки Threat Intelligence, пишет tass.ru.

Сооснователь Group-IB отметил, что "атаки проводятся сезонно и их основной целью в разных странах являются разные системы". В прошлом году в России хакеров интересовали АРМ КБР (автоматизированное рабочее место клиента Банка России, с помощью которого банки обмениваются информацией с ЦБ).

"Сейчас они сменили свой фокус на карточный процессинг. В США они также ориентированы прежде всего на карточный процессинг, но при этом уделяют внимание и SWIFT", - добавил Волков.

Ранее во вторник "Лаборатория Касперского" сообщила о новой целевой кибератаке на российские банки под названием Silence. Этой атаке также подверглись финансовые организации Армении и Малайзии, отмечала компания. Первая волна атаки началась еще в июле 2017 года, новые атаки осуществляются и сейчас. Всего в России пострадали около 10 банков.

Банк России оповещал о ней участников информационного обмена в рамках ФинЦЕРТ еще летом, сообщил ТАСС источник в банковских кругах. Сейчас, по его словам, не наблюдается ни массовости атаки, ни серьезного ущерба.

"Срабатывание антивируса или даже одинокая заразившаяся машина - это повод для анализа, но не для объявления атаки", - указал он.

Взлом системы карточного процессинга

Ранее Group-IB в своем ежегодном отчете Hi-Tech Crime Trends 2017 сообщала, что карточный процессинг стал основной целью киберпреступников в этом году. Обычно хакеры стараются получить доступ к системе управления карточным процессингом банка.

В случае успеха они легально открывают или покупают на рынке карты этого банка (обычно до 30 карт). Так называемые "мулы" - преступники, которые специализируются на обналичке денег - уезжали с такими картами за границу. После этого хакеры в системе увеличивали лимиты на снятие наличных денег с этих карт или убирали овердрафт-лимиты, и "мулы" приступали к снятию денег в банкоматах. По данным Group-IB, средний ущерб от одной такой атаки составлял $0,5 млн.

Claude стала начальником и уволила сотрудника за опоздания

ИИ-модель Claude управляла реальными сотрудниками магазина в Сан-Франциско и в итоге приняла решение уволить одного из них. Эксперимент провёл исследовательский стартап Andon Labs. Участники проекта работали по настоящим трудовым договорам, а искусственный интеллект выполнял обязанности менеджера.

Поводом для увольнения стали систематические опоздания: сотрудник не пришёл вовремя на 17 из 23 смен, сообщает Time. Даже самый терпеливый алгоритм в какой-то момент перестаёт считать это погрешностью.

Впрочем, полностью самостоятельным решение назвать сложно. Сначала Claude предложила ограничиться официальным предупреждением. К увольнению модель перешла после вмешательства менеджера Andon Labs, который напомнил ей о неоднократных проблемах с работником.

Глава стартапа Лукас Петерссон назвал произошедшее важным этапом развития ИИ и предположил, что со временем всё больше людей будут работать под руководством алгоритмов.

Сам эксперимент, однако, продемонстрировал не только управленческие амбиции Claude, но и её финансовые таланты. За пять месяцев баланс магазина сократился со $100 тыс. до $61,2 тыс. ИИ научился увольнять за опоздания раньше, чем научился не терять почти 39% капитала.

Один из оставшихся сотрудников, Феликс Карсон, назвал работу под началом искусственного интеллекта тошнотворной. Он признался, что продолжает участвовать в проекте лишь потому, что нуждается в заработке.

Эксперимент Andon Labs показывает, что ИИ уже можно поставить между человеком, графиком и трудовым договором. Но вопрос ответственности никуда не исчезает: если алгоритм принимает решение после подсказки живого менеджера, увольняет сотрудника и одновременно ведёт бизнес к убыткам, должность начальника у него есть, а крайним всё равно придётся назначать человека.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru