Visa предупредила о новом сложном скиммере Baka, ворующем данные карт

Visa предупредила о новом сложном скиммере Baka, ворующем данные карт

Visa предупредила о новом сложном скиммере Baka, ворующем данные карт

Visa предупредила о новом JavaScript-скиммере, ворующем данные банковских карт. Получивший имя Baka вредонос использует новые методы для обхода детектирования. Действует Baka хитро: после извлечения данных платёжных карт скиммер удаляет себя из памяти.

Первой на зловред обратила внимание команда Visa Payment Fraud Disruption (PFD), занимающаяся борьбой с мошенничеством. В феврале 2020 года PFD изучала командный сервер (C2), который использовался в другой кампании и на котором хранился набор скиммеров ImageID. Именно тогда специалисты вышли на новый образец.

Baka — довольно сложный вредонос. Видно, что за созданием скиммера стояли профессиональные разработчики. Это отчасти доказывается сложными методами обфускации и загрузки.

«Наиболее интересные компоненты вредоноса — уникальный загрузчик и способ обфускации. Скиммер запускается динамически, что затрудняет его детектирование различными сканерами. Помимо этого, Baka использует уникальные параметры шифрования для каждой жертвы, чтобы максимально грамотно обфусцировать вредоносный код», — гласит уведомление (PDF) Visa.

«Команда PFD выяснила, что данный скиммер удаляет себя из памяти, пытаясь избежать детектирования и анализа».

По словам исследователей, Baka можно найти на нескольких ресурсах онлайн-торговли по всему миру. Загрузчик скиммера динамически добавляет тег к текущей веб-странице и подключает удалённый JavaScript-файл.

URL в этом случае жёстко закодирован, но как отметили эксперты, злоумышленники могут менять ссылку для каждой жертвы.

Конечной фазой атаки Baka является кража данных банковских карт из специальных форм для ввода.

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