Группировка FIN8 использует новый вредонос для кражи данных карт

Группировка FIN8 использует новый вредонос для кражи данных карт

Группировка FIN8 использует новый вредонос для кражи данных карт

Киберпреступная группировка FIN8 проводит очередные вредоносные кампании, основная задача которых — выкрасть данные платежных карт. Злоумышленники используют новую вредоносную программу, разработанную для атак на POS-терминалы.

Исследователи компании Gigamon обнаружили вредонос Badhatch, который ранее нигде не фигурировал. Именно эту программу использовали киберпреступники FIN8 в своих недавних операциях.

Badhatch отвечает за начальную стадию атаки — его задача заключается в исследовании сети жертвы. Он также может установить программу PoSlurp, предназначенную для перехвата данных платёжных карт, которые проходят через POS-терминалы.

Специалисты Gigamon провели обратный инжиниринг вредоносной программы, благодаря чему удалось установить, что FIN8 использует ее в связке с другими кастомными бэкдорами.

«Badhatch отличается использованием альтернативного и нетипичного канала связи с командным сервером C&C», — объясняют специалисты.

Киберпреступники FIN8 пытаются развернуть в сети жертвы множество бэкдоров, чтобы создать дополнительную точку опоры. Это помогает в случае детектирования основной вредоносной составляющей.

Судя по всему, Badhatch является уникальным вредоносом, разработанным FIN8 специально под свои цели.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru