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

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru