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....

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В PT Sandbox внедрили ML-модель для поиска скрытых киберугроз

В PT Sandbox появилась новая модель машинного обучения, которая помогает выявлять неизвестные и скрытые вредоносные программы. Песочница анализирует поведение программ по сетевой активности и может заметить угрозы, которые не удаётся поймать обычными методами.

Разработчики отмечают, что один из самых надёжных способов обнаружить зловред — это изучение подозрительных следов в сетевом трафике.

Новая ML-модель как раз обучена отличать «чистые» данные от вредоносных, разбирая пакеты и фиксируя нетипичные признаки поведения.

За последние полгода в песочницу добавили сотни новых правил и сигнатур для анализа трафика, что позволило расширить набор инструментов для поиска программ-вымогателей и атак нулевого дня.

Ещё одно заметное нововведение — проверка QR-кодов. Согласно исследованию, почти половина писем с QR-ссылками содержит зловред или спам. Теперь система может извлекать такие ссылки из писем и вложений и анализировать их на предмет угроз.

Появилась и дополнительная гибкость для специалистов по безопасности: можно писать собственные YARA-правила, настраивать очередь проверки и задавать приоритеты анализа в зависимости от источника или типа файла.

Кроме того, PT Sandbox научилась работать с S3-совместимыми облачными и локальными хранилищами — это позволяет проверять безопасность загружаемых данных вроде кода, изображений или архивов.

И наконец, через веб-интерфейс теперь можно вручную запускать поведенческий анализ отдельных файлов. Это даёт возможность глубже исследовать подозрительные объекты и быстрее реагировать на потенциальные атаки.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru