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.

Подпишитесь на новости

Обновите Telegram для Android: версия 13.2.2 закрыла опасную уязвимость

Telegram исправил уязвимость в HTML-виджетах, которые мессенджер открыл для ботов 9 ноября. Через ошибку скрипт из обычного сообщения мог выйти за пределы песочницы и выполнить машинный код на устройстве. Проблема находилась в движке JavaScript QuickJS, который Telegram использует в собственном форке QuickJS-ng.

Патч описан в журнале изменений песочницы виджетов Telegram на GitHub. Парсер QuickJS принимал конструкцию await using в заголовке цикла даже внутри обычных, неасинхронных функций.

В таком случае движок завершал функцию по пути для асинхронного кода и не закрывал ссылки на ее локальные переменные. Вложенные функции после возврата продолжали обращаться к уже освобожденному участку стека. Такой класс ошибок называют use-after-return.

О проблеме сообщили применительно к Telegram для Android 13.2.1, но, по данным Telegram, она затрагивала все платформы, где собирается форк движка. Исправление внесли 10 ноября: теперь парсер выдает синтаксическую ошибку на такую конструкцию. В тот же день вышла версия Telegram для Android 13.2.2.

Уязвимый код попал в основную ветку QuickJS-ng 16 мая вместе с поддержкой явного управления ресурсами. Ошибку описал разработчик Андреас Рёсдал.

9 ноября он опубликовал в репозитории QuickJS-ng аудит безопасности всего движка, проведенный с помощью модели Claude от Anthropic. В отчете 27 находок, уязвимость с await using в нем третья, с высоким уровнем опасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru