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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru