Веб-скиммер на лету заполняет платежку PayPal крадеными данными

Веб-скиммер на лету заполняет платежку PayPal крадеными данными

Веб-скиммер на лету заполняет платежку PayPal крадеными данными

В Сети обнаружен новый веб-скиммер, способный не только воровать вводимые покупателем данные, но также использовать их для заполнения поддельной платежной формы PayPal — чтобы сделать ее более убедительной.

Обновка злоумышленников, занимающихся сбором банковских реквизитов в интернет-магазинах, традиционно выполнена в виде JavaScript-сценария. Чтобы уберечь вредоносный скрипт от обнаружения, вирусописатели прибегли к стеганографии и спрятали свой код внутри графического объекта.

После установки на сервер взломанного сайта зловредная картинка начинает собирать информацию, вводимую в форму заказа, и выводить ее на сервер, контролируемый злоумышленниками. Для сбора платежных реквизитов новый скрипт, как и его предшественники, подменяет страницу PayPal, загружая фальшивку через iFrame.

 

Чтобы придать поддельной платежной форме легитимный вид, веб-скиммер заполняет ее информацией, украденной из формы заказа. При этом он, в числе прочего, может даже перечислить товары в корзине и указать итоговую сумму с учетом налога на покупку и стоимости доставки.

Примечательно, что, прежде чем заполнить платежку, зловред производит оценку краденых данных. Если те не пригодны для использования, он удаляет свой фрейм со страницы оформления заказа.

Кража платежных данных происходит, когда жертва ввела в поддельную форму все реквизиты и нажала кнопку подтверждения оплаты. Эта информация отсылается в домен apptegmaker[.]com, зарегистрированный полтора месяца назад. Как оказалось, новое хранилище взаимосвязано с tawktalk[.]com — доменом, засветившимся в атаках одной из криминальных групп Magecart.

Украв платежные реквизиты, веб-скиммер возвращает жертву на легитимную страницу оформления заказа, активируя соответствующую кнопку позади встроенного фрейма.

Защититься от подобных веб-атак помогает блокировка загрузки JavaScript в браузер, однако эта опция даст искомый эффект лишь в тех случаях, когда сайт не вызывает доверия. Если хакеры взломали интернет-магазин, внесенный в белые списки, такая мера окажется бесполезной.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru