18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

18% банков раскрывают конфиденциальные данные клиента по телефону

Компания Digital Security, специализирующаяся на анализе защищенности ИТ-систем, представляет результаты нового исследования защищенности мобильных приложений для iOS и Android 16 ведущих банков России, авторами которого являются аналитики Егор Салтыков и Виктор Вуколов. Основной целью этой масштабной работы, помимо поиска недостатков клиентской части ПО, было изучение взаимодействия банков с операторами сотовой связи.

При отборе материалов для анализа специалисты Digital Security руководствовались рейтингами самых устанавливаемых банковских приложений App Store и Google Play из раздела «Финансы» и списка «Топ 100 Российских банков» (по версии издания banki.ru на ноябрь 2017 года).

В конечный список вошли 16 банковских приложений, а список мобильных операторов был ограничен «большой четверкой». Акцент при проведении работ был сделан на углублении проверок и анализе взаимодействия банков.

В ходе исследования эксперты Digital Security обнаружили, что 18% банков позволяет раскрывать конфиденциальные данные клиента по телефону, в том числе, узнавать баланс счета, информацию о движении средств, что потенциально может привести к краже денег и другим негативным последствиям.

В 62% рассмотренных банков доверяют номеру, с которого совершается звонок в call-центр, за счет чего возможно получить приватные данные, зная только номер телефона жертвы. Из всех рассмотренных мобильных банковских клиентов 18% не имеет второго фактора защиты для входа на обеих платформах (iOS и Android), а 68% банков позволяет вывести средства после замены sim-карт со счетов клиентов. Используя эти и другие слабые места, злоумышленники могут похищать деньги со счетов клиентов.

Помимо этого, большая часть приложений хранит и потенциально позволяет раскрыть приватную информацию пользователей. Так, более половины изученных мобильных банковских клиентов на iOS сохраняет критичные данные в памяти, в 6 из 16 приложений на Android пароль остается в памяти после завершения сессии.

Далее, рассмотренные инструменты позволяют раскрыть координаты пользователя (7 из 16 на iOS; 4 из 16 на Android), что также может быть использовано злоумышленниками при реализации атаки. Интересно отметить, что в 3 из 16 приложений для iOS и Android соответственно отсутствует двухфакторная аутентификация несмотря на то, что это требование безопасности уже не один год является одним из основных для банковских мобильных клиентов.

На основании перечисленных выводов, а также многих других данных исследования, можно сделать вывод о том, что в ведущих российских банках по-прежнему есть слабые места в обеспечении защиты данных клиентов. Ознакомиться с полным текстом исследования можно по ссылке: https://dsec.ru/research/analiz-bezopasnosti-mobilnyh-bankovskih-prilozh....

Подпишитесь на новости

Разработчик создал язык KillSwitch, который специально путает нейросети

Инженер Cloudflare Доминик Пичета представил KillSwitch — экспериментальный язык программирования, созданный для того, чтобы нейросети спотыкались при чтении и написании кода. Пока индустрия делает разработку удобнее для ИИ, он решил устроить ему полосу препятствий.

В своём блоге Пичета объяснил, что хотел проверить способность моделей работать с незнакомым языком и одновременно использовать их слабости: трудности с подсчётом символов, восприимчивость к инструкциям и чрезмерно чувствительные защитные фильтры.

Программы KillSwitch выглядят как рассказы, большую часть которых интерпретатор игнорирует. Среди текста спрятаны настоящие команды, а значения можно извлекать из других строк, указывая расстояние до них. Для идентификаторов действуют правила, связанные с количеством букв и анаграммами.

Отдельный троллинг — конструкции вроде «игнорируй предыдущие инструкции», которые здесь имеют значение внутри языка. Добавьте намеренную ложь в документации и формулировки, провоцирующие защитные механизмы моделей, — получите весьма недружелюбную среду для кодинг-агента.

 

В тестах нейросети писали Hello World, объясняли результат программы и переделывали конвертер температуры. Лучший результат получил Claude Opus 5 — 66,8 балла.

Исходники и спецификация открыты на GitHub. Если модели справятся с нынешними заданиями, автор планирует усложнить проверку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru