В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

В Smart Fraud Detection добавлены дополнительные параметры транзакции

Фаззи Лоджик Лабс обновила систему Smart Fraud Detection до версии 3.5. Обновления включают в себя дополнительные параметры транзакции для СБП, функции для удобства работы пользователя и технические разработки в модуле правил и оценке поведенческих профилей.

Для соблюдений требований НСПК для Системы Быстрых Платежей в систему Smart Fraud Detection добавлены параметры транзакции для передачи суммы и валюты комиссии. Параметры теперь доступны в интерфейсе для использования в правилах и других рассчитываемых параметрах.

Для удобства работы пользователей разработчики изменили дизайн графических форм интерфейса. Также добавили шаблоны примечаний для использования в инцидентах, правилах и списках и разработали новый справочник по добавлению-удалению атрибутов в списках в карточке инцидентов.

По запросам пользователей разработаны новые функциональные возможности автоматического формирования существующих и новых отчетных форм (Отчеты по расписанию) с последующей отправкой их по электронной почте или сохранением на сетевом ресурсе.

В систему добавлены новые отчетные формы:

  • Контроль выполнения ночных заданий – статистические данные о выполнении ночных заданий и калибровки данных.
  • Время обработки транзакций – данные о времени обработки транзакций.

В версии 3.5 системы Smart Fraud Detection представлена новая функция Динамические объекты расчета. Эта функция позволяет работать с собственными настраиваемыми объектами хранения. Динамические объекты используются при расчете дополнительных параметров в соответствии с собственными алгоритмами для подробного анализа поведенческих профилей.

Для функции Генератор правил в системе добавлена возможность создания новых запросов на генерацию путем копирования существующих.

Компания Фаззи Лоджик Лабс с 2016 года занимается разработкой, внедрением и технической поддержкой программного обеспечения (система Smart Fraud Detection) для противодействия мошенническим транзакциям в различных каналах обслуживания клиентов. Компания реализует комплексные проекты для разных отраслей экономики: от финансового сектора до предприятий розничной торговли.

Внутренние ссылки: Динамические объекты расчета, Генератор правил, Обновление системы до версии 3.4.

Python-пакет pyronut превращает Telegram-ботов в точку входа для атакующих

В репозитории PyPI обнаружили вредоносный Python-пакет pyronut, который маскировался под библиотеку для работы с Telegram и превращал ботов в удобную точку входа для атакующих. Исследователи из Endor Labs пишут, что пакет выдавал себя за альтернативу популярному Pyrogram — фреймворку для Telegram MTProto API, который используется довольно широко.

Схема была не совсем классическим тайпсквоттингом: названия pyrogram и pyronut не так уж похожи.

Поэтому исследователи предполагают, что пакет, скорее всего, продвигали через чаты в Telegram, форумы или туториалы, где разработчики могли просто копировать команду установки, не слишком вчитываясь в метаданные.

Дополнительный красный флаг — автор скопировал описание легитимного проекта почти слово в слово, а в качестве исходного репозитория указал несуществующий GitHub-адрес.

Пакет прожил недолго, но этого вполне хватило. На PyPI успели появиться только три версии — 2.0.184, 2.0.185 и 2.0.186, обе были вредоносными. По данным исследователей, их обнаружили и отправили в карантин 18 марта 2026 года, так что окно заражения оказалось сравнительно коротким.

Особенно неприятно то, как именно работал pyronut. В отличие от многих зловредных пакетов, которые срабатывают ещё во время установки, здесь полезная нагрузка активировалась только при запуске Telegram.

Злоумышленник модифицировал метод Client.start() так, чтобы тот незаметно подтягивал скрытый модуль и запускал бэкдор, при этом все ошибки молча подавлялись, а приложение со стороны выглядело нормально.

Дальше начиналось самое интересное. Бэкдор регистрировал скрытые обработчики команд /e и /shell, которые принимались только от двух заранее зашитых Telegram-аккаунтов атакующего.

Команда /e фактически превращала заражённого бота в удалённую Python-консоль с доступом к объектам клиента, чатам, контактам, истории сообщений и низкоуровневым API Telegram. А /shell давала уже более привычный доступ к системе: произвольные команды передавались в /bin/bash -c, а результаты возвращались злоумышленнику через сам Telegram.

Если такой пакет попадал в рабочее окружение, атакующий получал сразу два бонуса: контроль над сессией в Telegram и возможность выполнять команды на самом хосте, где крутится Python-процесс. А это уже дорога к краже токенов, ключей, файлов конфигурации и дальнейшему закреплению в инфраструктуре.

Специалисты рекомендуют проверить зависимости на наличие pyronut этих версий, посмотреть, не подтягивалась ли библиотека meval, и отдельно поискать подозрительные дочерние процессы вида /bin/bash -c, запущенные из Python-приложений. Если пакет всё же оказался в окружении, исследователи советуют отзывать Telegram-сессии, перевыпускать токены ботов и менять все потенциально засвеченные секреты.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru