Киберпреступники используют новый Java-вредонос для атак на банкоматы

Киберпреступники используют новый Java-вредонос для атак на банкоматы

Киберпреступники используют новый Java-вредонос для атак на банкоматы

Эксперты сообщили о появлении нового Java-вредоноса, использующего API XFS (EXtension for Financial Service) для обналичивания денежных средств в банкоматах. Атаки такого вида ещё называют джекпотингом — злоумышленники заставляют устройство «выплевывать» купюры.

Специалисты отметили, что это весьма специфичная вредоносная программа, которую киберпреступники использовали в атаках на банковский сектор. Исследователи нашли связь проанализированного образца с недавними кибероперациями злоумышленников.

«Этот ATM-вредонос не полагается на стандартные интерфейсы для коммуникации, напротив — используются специфичные техники, которые говорят о хорошем уровне кастомизации», — объясняют эксперты.

«Не исключено, что киберпреступники получили инсайдерскую информацию из атакуемых финансовых организаций».

Попав в систему банкомата, вредоносная программа осуществляет ряд проверок — например, корректность работы Java Virtual Machine (JVM) — после чего поднимает HTTP-сервер, выступающий в качестве интерфейса между атакующим и целевым ATM.

В зловреде жестко закодирован IP-адрес 150.100.248[.]18, который потребуется на более поздних стадиях атаки. Используя простые HTTP-запросы, атакующий может активировать отдельные возможности вредоносной программы.

Большинство злонамеренных действий выполняется за счёт JavaScript-кода. Именно он помогает злоумышленникам опустошить содержимое банкомата.

В случае успешной атаки вредонос посылает соответствующую информацию на вышеупомянутый адрес 150.100.248[.]18. Что отличает эту программу от ее аналогов, делая при этом ее более опасной, — возможность удаленно выполнять batch-команды.

С полным техническим разбором этого вредоноса можно ознакомиться в блоге Yoroi.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru