POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

Новый вредонос, атакующий POS-терминалы, имеет очень маленький размер, при этом, как сообщают исследователи, зловред способен совершать целый спектр вредоносных действий на зараженных устройствах.

Получивший имя PinkKite POS-¬вредонос был обнаружен в прошлом году, он был частью масштабной вредоносной кампании, которая закончилась в декабре. Впервые PinkKite был подробно описан на прошлой неделе в рамках саммита «Лаборатории Касперского» Security Analyst Summit (SAS).

По образцу таких вредоносных программ, как TinyPOS и AbaddonPOS, PinkKite имеет очень маленький размер (меньше 6 килобайт), что использует для обхода различных антивирусных решений. Однако, несмотря на такие скромные размеры, PinkKite может собирать информацию из памяти (memory-scraping).

Согласно исследовавшим эту программу экспертам, вредонос использует захардкоденный двойной шифр XOR для шифрования номеров кредитных карт. Также в PinkKite присутствуют механизмы укоренения в системе, а командный сервер (C&C) используется для фильтрации данных.

Распространяется PinkKite по следующей схеме — злоумышленники заражают систему, а затем исследуют всю внутреннюю сеть атакуемой компании, используя PsExec. После этого киберпреступники с помощью Mimikatz извлекают учетные данные из службы LSASS, а потом пожключаются к взломанным системам для кражи данных кредитных карт через сеанс удаленного рабочего стола (RDP).

Специалисты обнаружили, что PinkKite пытается замаскироваться под легитимную программу системы Windows, для чего использует такие имена, как Svchost.exe, Ctfmon.exe и AG.exe. После изъятия данных кредитных карт из системной памяти PinkKite проверяет их карт, используя алгоритм Луна.

Киберпреступники действовали достаточно умело, их действия остались бы незамеченными, если бы атакуемую организацию не предупредили о том, что данные кредитных карт клиентов продаются на черном рынке.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru