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.

ФСТЭК России определилась со списком угроз для ИИ-систем

В банке данных угроз (БДУ), созданном ФСТЭК России, появился раздел о проблемах, специфичных для ИИ. Риски в отношении ИБ, связанные с качеством софта, ML-моделей и наборов обучающих данных, здесь не рассматриваются.

Угрозы нарушения конфиденциальности, целостности или доступности информации, обрабатываемой с помощью ИИ, разделены на две группы — реализуемые на этапе разработки / обучения и в ходе эксплуатации таких систем.

В инфраструктуре разработчика ИИ-систем оценки на предмет безопасности информации требуют следующие объекты:

 

Объекты, подлежащие проверке на безопасность в инфраструктуре оператора ИИ-системы:

 

Дополнительно и разработчикам, и операторам следует учитывать возможность утечки конфиденциальной информации, а также кражи, отказа либо нарушения функционирования ML-моделей.

Среди векторов возможных атак упомянуты эксплойт уязвимостей в шаблонах для ИИ, модификация промптов и конфигурации агентов, исчерпание лимита на обращения к ИИ-системе с целью вызвать отказ в обслуживании (DoS).

В комментарии для «Ведомостей» первый замдиректора ФСТЭК Виталий Лютиков пояснил, что составленный ими перечень угроз для ИИ ляжет в основу разрабатываемого стандарта по безопасной разработке ИИ-систем, который планировалась вынести на обсуждение до конца этого года.

Представленная в новом разделе БДУ детализация также поможет полагающимся на ИИ госструктурам и субъектам КИИ данных скорректировать процессы моделирования угроз к моменту вступления в силу приказа ФТЭК об усилении защиты данных в ГИС (№117, заработает с марта 2026 года).

Ужесточение требований регулятора в отношении безопасности вызвано ростом числа атак, в том числе на ИИ. В этих условиях важно учитывать не только возможности ИИ-технологий, но и сопряженные с ними риски.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru