На форуме в дарквебе описали методы обхода 3D Secure для банковских карт

На форуме в дарквебе описали методы обхода 3D Secure для банковских карт

На форуме в дарквебе описали методы обхода 3D Secure для банковских карт

Протокол 3D Secure (3DS), обеспечивающий дополнительный уровень безопасности для кредитовых и дебетовых карт пользователей, постоянно находится в поле зрения киберпреступников, поскольку последние ищут способы его обхода. Именно поэтому на одном из форумов дарквеба злоумышленники поделились наработанными методами, позволяющими несанкционированно приобретать товары в онлайн-магазинах за счёт держателей карт.

Для тех, кто не знает: 3DS добавляет дополнительный слой защиты, при покупках в интернет-магазинах. Благодаря протоколу покупатель должен подтвердить, что он действительно является владельцем банковской карты, с которой списываются деньги.

Вторая версия протокола (3DS 2) разработана специально для смартфонов, она позволяет подтверждать покупки с помощью установленных на мобильном устройстве банковских приложений. В этом случае пользователь может задействовать биометрическую аутентификацию: сканирование отпечатка пальца или лица.

Тем не менее первая версия 3DS до сих пор используется во многих магазинах, что открывает возможность для обмана держателя карты с помощью социальной инженерии. В этом случае основная задача злоумышленников — заставить пользователя выдать короткий код или пароль, используемый для подтверждения транзакции.

Как отметили киберпреступники на форуме, успешное использование комбинации социальной инженерии и фишинговых атак позволяет обойти 3D Secure и купить за счёт ничего не подозревающего гражданина любой товар.

В блоге компании Gemini Advisory специалисты опубликовали пост, в котором предупреждают пользователей о существующих эффективных методах обхода протокола 3D Secure. При этом эксперты подчёркивают, что киберпреступники активно обсуждают эти способы, что может привести к всплеску подобных атак.

Для реализации описанных методов злоумышленнику сначала потребуется добыть хотя бы минимальное количество информацию о держателе карты: его имя, телефонный номер, адрес электронной почты, адрес проживания и номер водительского удостоверения.

Получив необходимые данные, преступник может использовать их в разговоре с пользователем от имени сотрудника банка. Как правило, доверчивые граждане клюют на такие уловки, ведь мошенник выдаёт верные сведения. Один из посетителей дарквеб-форума описал как раз такую схему:

 

Используя пользовательские данные, софт для изменения голоса и приложение для спуфинга телефонного номера кибермошенник может совершить покупку в онлайн-магазине, а потом позвонить владельцу карту и выяснить всю информацию, необходимую для подтверждения транзакции.

Также киберпреступники описали и другие способы: заманить пользователя на фишинговый сайт, установить на его мобильное устройство вредоносную программу и тому подобное. В целом людям надо быть более внимательными, когда речь заходит о банковских картах. Не забывайте, что злоумышленники не дремлют.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru