Скиммер для Magento-сайтов маскируется под инструмент Sucuri

Скиммер для Magento-сайтов маскируется под инструмент Sucuri

Скиммер для Magento-сайтов маскируется под инструмент Sucuri

В интернете появился новый скиммер, предназначенный для скрытного сбора платежных реквизитов в онлайн-магазинах на платформе Magento. Чтобы уберечь свое детище от обнаружения, авторы вредоносного JavaScript-сценария используют имя известной ИБ-компании Sucuri.

Анализ показал, что скрипт, внедряемый в страницы скомпрометированных сайтов, мало чем отличается от своих собратьев. Он запускается при оформлении заказов, ворует данные, вводимые в веб-форму, и отсылает их на сторонний сервер.

Собранную информацию скиммер кодирует по base64, используя возможности CMS Magento от имени Sucuri. Принадлежность элементов массива данных зловред тоже ложно указывает как sucuri_firewall.

Вывод краденых данных осуществляется с использованием легитимного шлюза, размещенного в сети голландского хостинг-провайдера Veeble. Свой аккаунт у хостера злоумышленники открыли под именем sucurrin. Чтобы не вызывать подозрений, они даже предусмотрели редирект на оригинальный сайт Sucuri.net. По данным исследователей, мошенническая учетная запись уже заблокирована.

Уберечь Magento-сайты от зловредных имплантов, по мнению экспертов, может строгий контроль целостности и мониторинг событий безопасности. Минимизировать риски поможет также установка надежного файрвола.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru