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

Группа Астра представила экосистему ИИ для закрытых корпоративных сетей

Бизнесу предлагают запускать ИИ на собственной инфраструктуре и обрабатывать конфиденциальные данные внутри компании. На форуме «Цифровые решения — 2026» «Группа Астра» представила экосистему для разработки, управления моделями и автоматизации рабочих задач.

Линейка «Астра ИИ» рассчитана на корпоративные контуры, госорганы и объекты КИИ.

По заявлению вендора, при локальном развертывании вычисления выполняются внутри инфраструктуры заказчика, без передачи данных внешним сервисам. В основе — Astra Linux и платформа контейнеризации «Боцман».

В экосистеме пять компонентов. «Код» помогает автоматизировать написание, тестирование и рефакторинг ПО. «Цифровой офис» объединяет ассистентов для повседневных задач, а low-code «Платформа» позволяет собирать собственные агентные сервисы.

«Хаб» отвечает за хранение моделей, распределение вычислительных ресурсов и разграничение доступа. «Траектория» — методология перехода к агентной разработке: аудит процессов, выбор сценариев внедрения и оценка результатов.

Доступны локальная установка, размещение через Astra Cloud и готовые программно-аппаратные комплексы. Компания заявляет о росте производительности разработки более чем на 50%, а для специализированного ПАК — о преимуществах до четырех раз относительно серверов с аналогичными GPU.

Главная идея — дать организациям инструменты для запуска и контроля ИИ на своем стеке. Но закрытый контур сам по себе не превращает нейросеть в безошибочного сотрудника: права агентов, качество ответов и безопасность интеграций все равно придется контролировать.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru