Group-IB: В атаке на банк БЖФ не обнаружены инструменты Cobalt

Group-IB: В атаке на банк БЖФ не обнаружены инструменты Cobalt

Group-IB: В атаке на банк БЖФ не обнаружены инструменты Cobalt

Group-IB провела реагирование на инцидент информационной безопасности в Банке Жилищного Финансирования (БЖФ). Неизвестные получили доступ к локально-вычислительной сети банка и попытались похитить внутреннюю документацию банка и денежные средства через карточный процессинг. Эксперты Лаборатории компьютерной криминалистики Group-IB исключили гипотезу о целенаправленной хакерской атаке.

В сентябре 2018 года БЖФ привлек экспертов из Лаборатории компьютерной криминалистики Group-IB для расследования инцидента информационной безопасности, связанного с несанкционированным доступом в локальную вычислительную сеть Банка. В ходе мероприятия по реагированию на инцидент (Incident Response) криминалисты Group-IB восстановили ход событий, проследив их развитие с момента НСД до попытки вывода денежных средств.

«Мы оперативно блокировали несанкционированную транзакцию, восстановили работу банка и начали внутреннее расследование, чтобы разобраться в причинах произошедшего, — комментирует Директор ИТ Департамента Банка «ЖилФинанс» Лилия Ардабьева. — Для сбора данных об инциденте и проведении криминалистической экспертизы были привлечены специалисты Group-IB. Банк принял все необходимы меры в отношении системы информационной безопасности. По рекомендации специалистов Group-IB, были внедрены дополнительные средства защиты периметра, в частности, система раннего предупреждения киберугроз Threat Detection System. Кроме того, мы провели все необходимые мероприятия для проверки текущего уровня защиты и недопущению подобных инцидентов в будущем».

Ранее СМИ сообщали, что за атакой на БЖФ якобы стоит хакерская группа Cobalt, однако проведенное криминалистами Group-IB исследование не выявило в сети банка следов, способов заражения или инструментов, используемых хакерскими группами, целенаправленно атакующими банки. При этом никаких фишинговых писем от “Альфа-Банка”, которые привели бы к выводу средств, сотрудники БЖФ не получали и не открывали.  Проникновение в сеть банка произошло в результате компрометации одного из тестовых серверов. Примечательно, что первоначальной целью атакующих была кража внутренних документов. Но позже взломщики решили попробовать свои силы в хищении денежных средств через карточный процессинг. Эта попытка была оперативно блокирована: банк понес определенный финансовый ущерб, но значительно меньше планируемой суммы.

«В данном случае злоумышленники действовали нетипично — говорит руководитель Лаборатории компьютерной криминалистики Group-IB Валерий Баулин. – Мы полностью исключаем вероятность того, что атакующие – это APT-группы: в сети банка нами не обнаружены ни вредоносные программы, ни следы фишинга, ни какие-либо иные инструменты, характерные для киберкриминальных структур».

Банк выполнил все необходимые процедуры по информированию Регулятора, а также обратился с заявлением в правоохранительные органы. В настоящее время расследование инцидента продолжается. БЖФ работает в стандартном режиме.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru