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.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru