Девятиклассник из Саратова похищал деньги с банковских карт

Девятиклассник из Саратова похищал деньги с банковских карт

Девятиклассник из Саратова похищал деньги с банковских карт

Правоохранители Волжского района города Саратова раскрыли эпизод с кражей денежных средств с банковской карты. В деле был замешан девятиклассник, как сообщила пресс-служба ГУ МВД региона.

Уголовное дело было заведено после обращения местной жительницы, которая пожаловалась полицейским на списание с карты 1500 рублей. По словам потерпевшей, кража произошла в тот момент, когда она вставила карту в банкомат, расположенный в отделение банка на улице Усть-Курдюмской в поселке Юбилейный.

Спустя несколько дней полиция вышла на 15-летнего школьника, который мог быть причастен к преступлению. Стоит отметить, что ранее он уже уличался в подобном деянии.

Киберпреступник на данный момент находится под подпиской о невыезде.

Похожий случай призошел Энгельсе, где задержали подростка, за кражу средств с банковской карты другого гражданина. Эпизод имел место 8 октября. Интересно, что школьник придумал довольно забавную схему.

Зайдя в отделение одного из банков города Энгельса, юный злоумышленник ввел в терминале реквизиты для пополнения счета своего мобильного устройства. Указав в качестве источника пополнения банковскую карту, подросток установил сумму в 500 рублей.

Затем к терминалу подошел другой гражданин, который выступает в этом деле в качестве потерпевшего. Потерпевший вставил свою карту и, ничего не подозревая, ввел PIN-код.

Также в этом месяце правоохранители задержали двух жителей Саратова, подозреваемых в хищении денежных средств из банкоматов. Преступники орудовали в Новокуйбышевске Самарской области. Следствие утверждает, что злоумышленникам удалось украсть 11,6 миллиона рублей.

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru