ФинЦЕРТ поможет банкам обмениваться информацией о счетах дропперов

ФинЦЕРТ поможет банкам обмениваться информацией о счетах дропперов

ФинЦЕРТ поможет банкам обмениваться информацией о счетах дропперов

Госдума в первом чтении приняла законопроект, согласно которому банки будут обмениваться информацией о счетах лиц, которых киберпреступники используют для выведения похищенных средств (дропперы).

Специалисты указывают на необходимость учесть ошибки, допущенные при введении черного списка отказников — клиентов банков в рамках антиотмывочного закона. Также эксперты сходятся во мнении, что борьба с дропперами необходима.

«В документе предполагается регламентировать обмен банков информацией о счетах так называемых дропперов — физических и юридических лиц, через которые проходят похищенные деньги», — цитирует kommersant.ru Центральный банк России, который, к слову, принимал активное участие в работе над проектом.

Сам процесс обмена информацией предполагается осуществить через ФинЦЕРТ, задача ФинЦЕРТ — формировать единую базу о хищениях или попытках хищений денежных средств и доводить эту информацию до рынка.

Специалисты отмечают, что в настоящее время борьбу в дропперами осложняют банковская тайна и невозможность отказать клиенту в обслуживании.

Интересно, что несколько дней назад стало известно, что 26-летний саратовец заполучил копию сайта одного из крупных банков. После этого он немного доработал эту копию и пустил в Сеть. Параллельно Саратовец в социальной сети «Одноклассники» разместил рекламный ролик, призванный заманить доверчивых пользователей на поддельный сайт.

В этом ролике утверждалось, что данный банк проводит акцию, а его клиенты могут получить вознаграждение. Было лишь одно условие — необходимая регистрация на сайте.

Нетрудно догадаться, что пользователи, введя свои реальные учетные данные от личного кабинета, становились жертвой злоумышленника. Украденные у пользователей денежные средства саратовец переводил сначала на электронные кошельки, а оттуда выводил на банковскую карту.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru