Названа группировка, стоящая за кибератакой на ПИР-банк

Названа группировка, стоящая за кибератакой на ПИР-банк

Названа группировка, стоящая за кибератакой на ПИР-банк

Стало известно немного больше информации о первой атаке на российский банк в этом году, которая стоила кредитной организации 58 миллионов рублей. По этому поводу высказался глава Сбербанка Герман Греф, который даже назвал группировку, стоящую за этим преступлением.

Выступая на Международном конгрессе по информационной безопасности и комментируя вопрос, касающийся этой крупной кибератаки, Греф заявил следующее:

«Нападение провела преступная группа Carbanak».

Напомним, что группа Carbanak (она же Anunak) в 2015 году похитила миллиард долларов у банков. Жертвами международной группировки хакеров стали около сотни банков в 30 странах мира.

В том же году стало известно, что эта же группа стоит за фишинговыми атаками в России, Украине и Армении. Наряду с другими инструментами группа активно использовала вредоносные программы семейства Win32/Spy.Agent.ORM, отмеченные в атаках на пользователей из России и Украины.

Напомним, что сегодня стало известно о крупнейшей кибератаке на ПИР-банк, которая стоила более 58 миллионов рублей, списанных с корсчета в Банке России. Злоумышленники выводили средства на счета в 22 крупнейших банках, после чего обналичивали их в разных регионах страны.

Эта атака сулит серьезные последствия для пострадавшего банка, более того, она представлялет опасность для всего банковского сектора.

ГК Солар запатентовала технологию выявления ботов на уровне HTTPS

ГК «Солар» получила патент на технологию, которая помогает автоматически отличать опасные бот-запросы от действий реальных пользователей ещё на этапе подключения к веб-серверу. Патент был выдан Роспатентом 27 ноября 2025 года. Речь идёт о механизме анализа HTTPS-соединений, который оценивает вероятность того, что запрос был отправлен ботом.

В основе разработки — математическая модель, обученная на статистике поведения легитимных пользователей и автоматических скриптов. Если система считает запрос подозрительным, пользователю предлагается пройти дополнительную проверку. Если нет — соединение устанавливается без задержек.

Подход позволяет отсеивать нежелательную активность до загрузки страницы, не перегружая сайт и не мешая реальным посетителям. Это особенно актуально для интернет-магазинов и других онлайн-ресурсов малого и среднего бизнеса, где даже кратковременные сбои могут напрямую отражаться на выручке.

По оценке разработчиков, технология помогает бороться сразу с несколькими распространёнными проблемами. Среди них — автоматизированный сбор данных, когда боты массово выгружают информацию о товарах и ценах, искажают аналитику и создают почву для мошенничества. Также система позволяет выявлять накрутку кликов и просмотров, автоматические переборы логинов и паролей, разведку перед атаками и попытки перегрузить сайт бот-DDoS-трафиком.

Как поясняют в «Соларе», ключевая идея заключалась в том, чтобы анализировать не содержимое запроса, а его технические параметры, характерные именно для автоматических инструментов. Такой подход остаётся эффективным даже в условиях, когда боты всё лучше маскируются под поведение обычных пользователей.

По словам директора продукта Solar Space Артёма Избаенкова, сегодня на ботов приходится уже более половины мирового интернет-трафика, и значительная часть этой активности связана с вредоносными сценариями. Использование нейросетевой модели позволяет снизить влияние человеческого фактора и повысить точность фильтрации.

Руководитель направления развития облачных технологий ГК «Солар» Дмитрий Лукин отмечает, что разработка выросла из практических задач защиты заказчиков. Основной целью было научиться отсеивать замаскированных ботов на самом раннем этапе, ещё до обработки запроса веб-приложением. После тестирования и доработки модель легла в основу патентованного решения.

В компании добавляют, что технология уже применяется в линейке решений Solar Space — как в облачном формате, так и в развёртываниях on-premise.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru