Хакеры атаковали индийский банк, используя систему SWIFT

Хакеры атаковали индийский банк, используя систему SWIFT

Хакеры атаковали индийский банк, используя систему SWIFT

18 февраля индийский Union City Bank заявил, что хакеры совершили несколько несанкционированных переводов на общую сумму 1,8 млн. долларов через международную систему SWIFT. В ходе проверки были выявлены три мошеннические транзакции.

Как сообщает агентство Reuters, банку удалось заблокировать один перевод на сумму 500 000 долларов, который шел через нью-йоркский счет банка Standard Chartered в Дубаи. Это стало возможным благодаря  сервису сканирования, который SWIFT запустила в апреле 2017 года для обнаружения мошеннических операций. Запуск сервиса стал ответом SWIFT на инцидент в Бангладеш, когда хакеры смогли обойти систему безопасности банка и перевести 81 млн. долларов.

Второй перевод в размере 300 000 евро прошел через отделение того же банка во Франкфурте на турецкий аккаунт, хотя турецкий банк пытался заблокировать перевод. Сейчас индийское консульство в Стамбуле помогает вернуть средства от турецкого перевода.

Третий перевод на сумму 1 млн. долларов был отправлен через нью-йоркский аккаунт Банка Америки в Китай.

Union City Bank опровергнул предположение местных СМИ об участии в мошенничестве внутренних сотрудников. В опубликованном заявлении говорится, что банк пострадал от нападения международных киберпреступников. 

Эксперты по банковской безопасности призвали индийские банки быть более бдительными. На данный момент более 100 финансовых учреждений в Индии, в том числе Центральный банк, включены в систему SWIFT.

Напомним, что в 2017 году киберпреступники атаковали российский банк через SWIFT. Им удалось совершить несанкционированные операции на 339,5 млн рублей.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru