Ущерб от кибератак на российские банки упал почти в 14 раз

Ущерб от кибератак на российские банки упал почти в 14 раз

Ущерб от кибератак на российские банки упал почти в 14 раз

Ущерб от киберпреступлений, нацеленных на банки и их клиентов, значительно сократился. Об этом свидетельствует отчёт о высокотехнологичных преступлениях, подготовленный компанией Group-IB.

Согласно материалу Hi-Tech Crime Trends 2019, ущерб от атак с использованием вредоносных программ на кредитные организации сократился на 85%. Также между 2018 и 2019 годами объём хищений упал до 510 миллионов рублей (в предыдущем периоде было 3,2 миллиарда рублей).

При этом исследователи отметили рост числа преступлений против клиентов банков, в ходе которых злоумышленники использовали социальную инженерию и телефонное мошенничество.

По данным Group-IB, на сегодняшний день в мире есть пять киберпреступных групп, способных проводить успешные целевые атаки на банки. Именно эти группы представляют серьёзную угрозу для финансового сектора: Cobalt, Silence, MoneyTaker (русскоязычные), Lazarus (Северная Корея) и новая группировка из Кении — SilentCards.

На данный момент только «русскоязычная тройка» располагает троянами, способными взять под контроль диспенсер банкомата. Подобные вредоносные программы позволяют легко выводить деньги из ATM. Как отметили в Group-IB, за проанализированный период банкоматы атаковали только киберпреступники из Silence.

Что касается российских банков, они служили целью для Cobalt и Silence (по одной атаке за исследованный период), а также MoneyTaker (две атаки). Тем не менее аналитики зафиксировали падение ущерба от атак в RU-сегменте, оно обусловлено тем, что Cobalt и Silence переключились на иностранные цели.

Таким образом, как подсчитали специалисты Group-IB, потери от целевых атак на кредитные организации России сократились почти в 14 раз — до 93 миллионов рублей. Средняя сумма потерь в сравнении с прошлым периодом упала с 118 до 31 млн рублей.

Помимо этого, эксперты Group-IB отметили сокращение случаев использования Android-троянов в атаках на клиентов банков, снижение ущерба от финансовой фишинга и увеличение объёма рынка кардинга на 33%.

SpamBlocker для Android научился автоответам на заблокированные звонки

Вышло обновление проекта SpamBlocker — блокировщика СМС-спама и нежелательных звонков для устройств на Android 10 и новее. Для звонков SpamBlocker работает как определитель номера и не требует заменять стандартные приложения для звонков и СМС.

Он проверяет входящие вызовы и может отсеивать нежелательные, не меняя привычную схему использования телефона.

Исходный код софта опубликован на GitHub под лицензией MIT. Продукт написан на Kotlin и Java.

Приложение анализирует разные признаки звонка: страну, оператора, частоту вызовов, контакты, группы контактов, префиксы, историю набранных и принятых номеров, STIR/SHAKEN и другие параметры. Также учитываются экстренные вызовы.

 

 

Отдельно отмечается, что SpamBlocker умеет отличать звонки курьеров и сервисов доставки. Пользователь может задавать собственные правила — например, блокировать номера с определённым префиксом или сообщения со словами вроде «кредит», «акция» и «распродажа».

СМС обрабатываются в двух режимах. В Standalone Mode приложение само показывает уведомления о сообщениях, поэтому уведомления в основном СМС-клиенте лучше отключить, чтобы не получать дубли.

В Screening provider mode СМС-приложение проверяет сообщения в реальном времени, а SpamBlocker возвращает короткое решение. Этот вариант гибче: он может работать без разрешения на СМС и лучше поддерживает RCS и MMS, но зависит от того, поддерживает ли нужный протокол само СМС-приложение.

В новом выпуске изменён воркфлоу для рингтонов. Он несовместим со старыми настройками, поэтому их нужно настроить заново. Зато теперь рингтон можно привязывать к повторным звонкам, контактам и regex-правилам.

Также появился воркфлоу SMS Reply: приложение может автоматически отправлять СМС контактам, если их звонок был заблокирован, например в режиме встречи. Кроме того, исправлен сбой при восстановлении резервной копии из большой базы данных, а API-запросы теперь поддерживают более гибкую логику блокировки на основе положительных и отрицательных оценок номера.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru