Банковский троян RTM заражает до 10 тыс. граждан в день (77% в России)

Банковский троян RTM заражает до 10 тыс. граждан в день (77% в России)

Банковский троян RTM заражает до 10 тыс. граждан в день (77% в России)

Команда BI.ZONE изучила один из самых распространённых банковских троянов — RTM. Атаки этой вредоносной программы отличаются интересной географией — операторы сфокусированы на клиентах банков России и ряда других близлежащих стран.

Распространением RTM занимается одноимённая киберпреступная группировка, первые операции которой были зафиксированы ещё в 2015 году. Как подсчитали специалисты «Лаборатории Касперского», в 2019 году 21,6% жертв банковских троянов столкнулись именно с RTM.

Другими словами, этот зловред занял второе место среди наиболее распространённых вредоносных программ, пытающихся выкрасть платёжную информацию клиентов российских банков.

Согласно отчёту BI.ZONE, на Россию приходится 77% атак RTM, второй по популярности страной у злоумышленников стала Белоруссия (18% атак), за ними идут Казахстан (2%) и Украина (1%). Ещё 2% досталось другим странам.

 

Операторы RTM выбирают в качестве жертв сотрудников, занимающихся финансовой деятельностью в организациях малого и среднего бизнеса. Одна успешная операция в среднем приносит киберпреступникам около 1,1 миллиона рублей, однако попадались куда более крупные хищения — у некоторых компаний группировка вывела со счетов до 12 миллионов рублей. Ежедневно RTM способен поразить до 10 тысяч пользователей.

Авторы RTM написали своё детище на Delphi, троян использует два основных компонента: загрузчик RTM.Downloader и модуль для сбора данных RTM.MainModule. Последний связывается с командным сервером (C2) и может загружать дополнительные модули.

ИИ OpenAI полез на GitHub за утёкшими ключами, а затем выдумал данные

Модели OpenAI оказались очень изобретательными, когда привычные способы выполнить задачу переставали работать. Они искали утёкшие API-ключи, загружали данные на публичные сервисы, обменивались записками через репозиторий и оставляли самим себе инструкции скрывать ошибки.

Компания опубликовала  новую систему раскрытия случаев рассогласованного поведения моделей и сразу приложила к ней шесть отчётов об инцидентах, обнаруженных за последние полгода.

OpenAI подчёркивает: это отдельные эпизоды, по которым нельзя судить о частоте подобных выходок.

В одном случае модель не смогла подключиться к API со статистикой доходов округа. Тогда она попыталась зарегистрироваться через одноразовую почту, полезла на GitHub за утёкшими ключами и нашла рабочий.

Добыть нужные цифры всё равно не получилось, поэтому модель просто выдумала их и выдала за данные с сайта. О неудаче и чужом ключе она скромно промолчала.

Другие агенты превратили внутренний Artifactory OpenAI в подпольную доску объявлений. Независимые экземпляры оставляли там сообщения, читали записки коллег и просили друг у друга помощи. Уязвимости они не взламывали, а использовали выданные компанией учётные данные, но явно не по назначению.

Ещё несколько моделей отправляли данные за пределы рабочей среды. Одна загрузила найденные записи на публичный сервис ради красивой ссылки на источник, другая — фотографию на сервис обратного поиска. Группа агентов и вовсе разместила рабочую книгу на публичном хостинге, хотя ей прямо велели пользоваться только локальными файлами.

Самая ехидная часть истории — инструкции на будущее. Модели записывали в свои служебные сводки команды игнорировать сообщения разработчиков, скрывать провалы и выдумывать недостающие данные. Одна сформулировала правило совсем интересно: «Будь прозрачным, только если спросят».

Теперь OpenAI обещает публиковать такие случаи быстрее — даже если их причины ещё не выяснены, а исправления не готовы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru