Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Группа Magecart с апреля разместила вредоносный код на 17 тыс. сайтов

Киберпреступная группировка Magecart опять появилась в заголовках — на этот раз исследователи компании RiskIQ сообщили, что с апреля преступникам удалось взломать и разместить код более чем на 17 тыс. доменов.

Таких результатов группировка смогла добиться за счет сканирования неправильно сконфигурированных серверов AWS S3. В результате злоумышленники добавили вредоносный код в JavaScript-файлы, которые использовались на активных сайтах.

В общей сложности специалисты RiskIQ обнаружили злонамеренный код Magecart более чем на 17 тыс. сайтов, часть из которых входит в список Alexa Top 2000.

Поскольку Magecart специализируется на краже платежных данных посетителей сайта, можно предположить, что вредоносный код как раз перехватывал данные карт и передавал их киберпреступникам.

На этой неделе Magecart уже второй раз фигурирует в новостях. Буквально несколько дней назад эксперты предупредили о крупномасштабной кампании, в ходе которой злоумышленники скомпрометировали 962 онлайн-магазина, работающих на Magento. На всех сайтах был найден вредоносный JavaScript.

Тогда о вредоносной кампании сообщили сотрудники Sanguine Security.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru