Российские киберпреступники за полтора года взломали 3 банка РФ и 14 США

Российские киберпреступники за полтора года взломали 3 банка РФ и 14 США

Российские киберпреступники за полтора года взломали 3 банка РФ и 14 США

В течение полутора лет русскоговорящая группа киберпреступников MoneyTaker взламывала системы информационной безопасности трех российских банков, об этом говорится в отчете, опубликованном компанией Group-IB.

Group-IB говорит в двух атаках в 2016 году, еще одной в 2017. Одна из совершенных в 2016 года атак была оперативно остановлена, киберпреступникам не удалось вывести деньги. Однако две другие атаки позволили злоумышленникам причинить материальный ущерб, составивший 72 млн рублей.

Group-IB уточнила, что это некрупные банки, испытывающие недостаток в серьезных системах информационной безопасности. Так как преступники знали об этих проблемах, они смогли обойти защиту во всех трех банках, а вывести деньги смогли только из двух. Компания не раскрывает названия банков, подвергшихся атакам.

Также стало известно о кибератаках на банки заграницей. MoneyTaker успешно атаковала банки в США и Великобритании. Весной 2016 года киберпреступники похитили деньги из американского банка в результате получения доступа к системе карточного процессинга STAR компании FirstData.

За весь 2016 года MoneyTaker атаковали американские банки шесть раз, один раз - американского провайдера IT-услуг и один раз - банк в Великобритании.

В 2017 году группа отличилась атаками на восемь банков в США и одну американскую адвокатскую контору. Как и в случае с российскими банками, атакованные американские банки представляют собой небольшие, нишевые учреждения.

Средний ущерб от одной кибератаки в Америке составил $500 тыс.

Представители Group-IB утверждают, что компания передала материалы своего расследования в МВД.

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru