Мошенники выводили деньги клиентов T-Mobile, похищая номера их телефонов

Мошенники выводили деньги клиентов T-Mobile, похищая номера их телефонов

Мошенники выводили деньги клиентов T-Mobile, похищая номера их телефонов

В 2017 году киберпреступники обнаружили уязвимость, которая позволила им получить доступ к персональным данным нескольких клиентов T-Mobile. Информация об уязвимости так широко распространилась в криминальном мире, что кто-то даже сделал видео, объясняющее, как воспользоваться ошибкой.

Это позволило злоумышленникам получить доступ к данным определенных клиентов, включая адреса электронной почты, номера платежных учетных записей и IMSI-номера телефонов. Затем эта информация может быть использована для присвоения телефонного номера жертвы.

Например, злоумышленники могут позвонить в службу поддержки T-Mobile, выдать себя за клиента и попросить выдать новую SIM-карту на номер абонента. После этого мошенники активируют симку и получают в распоряжение номер телефона, который затем могут использовать для кражи личности. После этого жертва махинации теряет контроль над своими сервисами, так как управление многими из них завязано на номер телефона. Так преступники могут переустановить все пароли и получить доступ, например, к управлению денежными переводами.

В начале этой недели несколько клиентов T-Mobile рассказали Motherboard, что стали жертвами махинаций. Как правило, сперва они обнаруживали, что их номер не обслуживается, а затем выясняли, что с банковского счета выведены деньги.

Хотя преступники использовали уязвимость еще в прошлом году, лишь в начале февраля T-Mobile стала предупреждать клиентов о том, что они могут стать жертвами мошенничества с SIM-картами, и предлагать усилить безопасность аккаунта.

Напомним, что совсем недавно была обнаружена уязвимость, которая позволяет взламывать аккаунты Tinder с помощью номера телефона.

 

Подпишитесь на новости

Злоумышленник использовал DeepSeek для атак на университеты

Злоумышленник под псевдонимом BUGSTER использовал DeepSeek V4 как помощника для разведки, написания скриптов и подготовки атак на организации в Индии. Среди целей были университеты. В одном из подтверждённых взломов он похитил базу с более чем 5200 записями, включая персональные данные студентов.

Операцию разобрали исследователи из Unit 42. По их оценке, оператор пользовался простыми инструментами и заметно зависел от сгенерированных ИИ материалов, но это не помешало ему добиться результата.

BUGSTER связал DeepSeek с фреймворком Hermes Agent, а Cursor использовал как дополнительный инструмент разработки. Исследователи обнаружили конфигурации с отключёнными ограничениями безопасности.


В одной атаке ИИ помогал составлять разведывательные отчёты и готовить перебор паролей к университетскому сайту. Инструмент отметил одну учётную запись WordPress как действительную. В отдельном эпизоде злоумышленник получил доступ к базе MongoDB и выгрузил тысячи записей.

Аппетиты университетами не ограничились: оператор настраивал специализированных ботов для консультаций по VoIP-мошенничеству, занимался подбором паролей от Wi-Fi и разведкой крупных держателей криптовалюты.


Главный вывод Unit 42: ИИ снижает порог входа в разные виды киберпреступности. Для ущерба уже не обязательно быть сильным специалистом во всех задействованных областях, часть недостающих знаний можно получить в чате.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru