DeviceLock увидел инсайдерский след в атаке на клиентов Сбербанка

DeviceLock увидел инсайдерский след в атаке на клиентов Сбербанка

DeviceLock увидел инсайдерский след в атаке на клиентов Сбербанка

Представители российского производителя DPL-систем DeviceLock заподозрили инсайдерский след в январских атаках на клиентов Сбербанка. Проанализировав эту вредоносную кампанию, специалисты пришли к выводу, что настолько масштабная и успешная атака стала возможной благодаря кратковременному доступу злоумышленников к информации о клиентах банка.

По словам DeviceLock, мошенникам помог именно доступ к внутренней информации, а не подмена исходящего номера на номера банка. Такой вывод отчасти подтверждается тем, что первые инциденты со звонками с подмененных номеров происходили еще в декабре 2018, однако тогда атаки не увенчались успехом благодаря скудной информированности злоумышленников.

Мошенники не обладали достаточной информацией, чтобы выдавать себя за сотрудников Сбербанка и вынуждать клиентов делать то, что они говорят. А вот атаки, произошедшие в конце января, уже включали использование преступниками полных паспортных данных, а также информации об остатках на картах клиентов банка.

Кроме того, как утверждали пострадавшие, после блокировки карты атаки немедленно прекращались, что также свидетельствует о доступе мошенников к информации о владельцах, причем в режиме реального времени.

При этом сама январская атака была массовой, но короткой во времени и длилась всего 2-3 дня, а прекратилась, вероятно, после того, как служба безопасности банка выявила и ликвидировала источник утечки клиентских данных.

Инциденты прокомментировал технический директор и основатель Devicelock Ашот Оганесян:

«Был использован целый комплекс техник, включавший социальную инженерию, инсайдерский доступ к данным пользователей и подмену А-номера (Caller ID). При этом в атаке были задействованы десятки, а возможно и сотни участников, включая «операторов» криминальных колл-центров, что говорит об обширной и разветвленной преступной структуре».

«При этом утечка клиентских данных выступила своего рода уязвимостью нулевого дня, которая была использована немедленно после получения. А с учетом того, что криминальная группа, реализовавшая эту атаку, не выявлена, стоит ожидать, что и в дальнейшем утечки информации из Сбербанка и других крупных банковских структур будут использованы, в первую очередь, для организации аналогичных атак на их клиентов. В такой ситуации пользователям стоит игнорировать любые входящие коммуникации по вопросам безопасности и стараться связываться с банками через каналы с проверкой подлинности - например, встроенные в банковские приложения мессенджеры».

Вчера мы писали о других масштабных атаках — мошенники массово звонят клиентам крупных российских банков с номеров, принадлежащих этим кредитным организациям.

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru