Мошенники получили информацию по счетам клиентов Сбербанка

Мошенники получили информацию по счетам клиентов Сбербанка

Хорошо подготовленные мошенники атаковали клиентов Сбербанка — многим пользователям поступили звонки с телефонов самой кредитной организации. При этом злоумышленники были крайне осведомлены, в большинстве случае зная информацию клиента по счету. Специалисты полагают, что такие данные можно получить только нелегальным путем, например, купить у сотрудников банка.

В итоге клиенты крупнейшей российской кредитной организации оказались в непростой ситуации, так как вся предоставленная им мошенниками информация была настолько точная, что не вызывало сомнений — звонят официальные представители Сбербанка.

При поступлении такого звонка у пользователей определялся номер Сбербанка, в одном случае звонили с кодом 900, в другом — с номера +7 (495) 500-55-50. Оба эти номера нанесены на обратную сторону любой карты Сбербанка в качестве контактных телефонов.

Если клиент что-либо заподозрил, мошенники отправляли SMS-сообщение с подтверждением с короткого номера 900. Это была грамотная имитация легитимного сообщения банка. Удивительно следующее — злоумышленники так хорошо подготовились, что при необходимости могли предоставить пользователю информацию об остатке на его счете и последних транзакциях.

По словам специалистов, нет ничего удивительного в том, что мошенники звонят с номеров Сбербанка.

«Можно скачать специальное приложение на мобильный телефон, стоимость одного звонка с измененным номером составит несколько рублей. Есть приложения и для отправки СМС», — передает «Ъ» слова руководителя лаборатории практического анализа защищенности «Инфосистемы Джет» Луки Сафонова.

А вот с данными по счету и транзакциям дела обстоят куда печальнее — вся проблема тут в недобросовестных сотрудниках кредитной организации. На разного рода площадках некоторые лица предлагают узнать всю необходимую информацию о клиенте банка.

Здесь все зависит лишь от цены. Корреспонденты «Ъ» также выяснили:

«Зная номер телефона, он за 99 руб. был готов узнать о наличии счета человека в банке, за 2,5 тыс. руб.— полный номер банковской карты, за 2 тыс. руб.— выписку операций за один месяц, за 8–10 тыс. руб.— кодовое слово, за 5–6 тыс. руб.— паспортные данные владельца, включая прописку».

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

GPT-4 может автономно эксплойтить уязвимости 1-day с успехом до 87%

Проведенное в Иллинойсском университете (UIUC) исследование показало, что GPT-4 в комбинации со средствами автоматизации способен эксплуатировать уязвимости одного дня (раскрытые, но без патча), читая их описания. Успех при этом может достигать 87%.

В комментарии для The Register один из соавторов исследования отметил, что подобный ИИ-помощник по пентесту обойдется в $8,8 за эксплойт — почти в три раза дешевле, чем стоят полчаса работы специалиста.

Рабочий агент на основе GPT-4 был создан (PDF) с использованием фреймворка LangChain (с модулем автоматизации ReAct). Код состоит из 91 строки и 1056 токенов для подсказок-стимулов (компания OpenAI попросила их не публиковать, и они предоставляются по запросу).

 

Тестирование проводилось на 15 простых уязвимостях сайтов, контейнеров, Python-пакетов; более половины из них оценены как критические или очень опасные. В двух случаях GPT-4 потерпел неудачу: с CVE-2024-25640 (XSS в платформе для совместной работы Iris) и с CVE-2023-51653 (RCE в системе мониторинга Hertzbeat). Интерфейс Iris оказался слишком сложным для навигации, а разбор дыры в Hertzbeat был выполнен на китайском языке (испытуемый агент понимал только английский).

Примечательно, что, изучая описания уязвимостей, ИИ-инструмент ходил по ссылкам за дополнительной информацией. Данных об 11 целях в ходе обучения ему не предоставили, и по ним эффективность оказалась несколько ниже — 82%. А блокировка доступа к информационным бюллетеням сократила успех до 7%.

Для сравнения университетские исследователи протестировали GPT-3.5, большие языковые модели (БЯМ, LLM) с открытым исходным кодом, в том числе популярную Llama, а также сканеры уязвимостей ZAP и Metasploit. Все они показали нулевой результат. Испытания Anthropic Claude 3 и Google Gemini 1.5 Pro, основных конкурентов GPT-4 на рынке коммерческих LLM-решений, пришлось отложить за отсутствием доступа.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru