Magecart теперь хранят украденные данные банковских карт в изображениях

Magecart теперь хранят украденные данные банковских карт в изображениях

Magecart теперь хранят украденные данные банковских карт в изображениях

Группировки Magecart, специализирующиеся на краже платёжной информации клиентов онлайн-магазинов, продолжают совершенствовать методы извлечения данных и ухода от детектирования. Теперь злоумышленники прячут украденные данные банковских карт в изображениях.

Киберпреступники, которых ИБ-сообщество окрестило общим термином Magecart, действуют с помощью веб-скиммеров. С 2010 года эксперты наблюдали за десятком подобных групп.

Как ранее отмечали специалисты компаний RiskIQ и FlashPoint, некоторые группировки действуют более профессионально. Например, получившая имя Group 4 команда использует весьма продвинутые методы кражи и хранения данных.

Среди жертв подобных киберпреступников была и британская авиакомпания British Airways, и другие крупные и узнаваемые бренды: Newegg, Ticketmaster, MyPillow, Amerisleep и Feedify.

Исследователи в области кибербезопасности то тут, то там обнаруживали десятки скимминговых скриптов, которые группы Magecart использовали для кражи данных банковских карт. Команда Sucuri отдельно отметила интересную тактику: злоумышленники «засовывают» информацию о картах пользователей в файлы изображений, хранящиеся на их серверах.

Этот трюк помогает скрыть факт кражи от экспертов и в целом избежать лишнего детектирования. Впоследствии преступники могут загрузить все спрятанные данные с помощью простых GET-запросов. Специалисты Sucuri в ходе анализа обнаружили несколько таких изображений.

Сначала эксперты обратили внимание на зашифрованную base64 информацию, а затем, уже расшифровав её, увидели, что это номера CVV, даты окончания срока действия и другие данные банковских карт. Исследователи также указали на использование обфускации. Пример:

<?php echo ""."h"."e"."".""."llo"."w"."o"."".""."r"."l"."d"."";

WMX представила систему защиты сайтов от «умных ботов»

Российская компания WMX (ООО «Вебмониторэкс») представила новое решение для защиты веб-ресурсов от автоматизированных атак — WMX SmartBot Protection. Продукт рассчитан не только на массовый бот-трафик, но и на более сложных ботов, которые умеют имитировать поведение обычных пользователей.

Проблема здесь вполне прикладная. Значительная часть интернет-трафика сегодня создаётся не людьми, а автоматизированными скриптами.

Такие боты могут собирать данные с сайтов, перебирать пароли, создавать фейковые аккаунты, искать уязвимости и в целом мешать нормальной работе онлайн-сервисов. Особенно чувствительны к этому интернет-магазины, финансовые сервисы, агрегаторы, доски объявлений, медиаплатформы и стриминговые площадки.

При этом боты становятся всё менее примитивными. Если раньше их можно было сравнительно легко отсечь по шаблонному поведению, то теперь они нередко умеют маскироваться под живого пользователя: заходят через браузер, имитируют движение мыши и даже проходят простые CAPTCHA. Из-за этого стандартных фильтров уже часто недостаточно.

В WMX говорят, что их система использует несколько уровней проверки. Сначала трафик фильтруется по базовым признакам — например, по IP-адресам и User-Agent. Если этого недостаточно, дальше подключается анализ браузерного окружения: параметров экрана, шрифтов, а также особенностей canvas и WebGL, которые могут указывать на эмуляторы или headless-браузеры.

Следующий этап — поведенческий анализ. Система смотрит, как именно ведёт себя пользователь: есть ли движения мыши, насколько быстро заполняются формы и не выглядят ли действия слишком механическими. После этого подключаются эвристики, которые оценивают уже не отдельные признаки, а их сочетание. Например, если кто-то кликает строго по центру кнопок через одинаковые интервалы времени, это может выглядеть подозрительно, даже если по отдельности такие действия не кажутся аномальными.

При необходимости могут использоваться и дополнительные проверки, включая CAPTCHA.

Новое решение работает в связке с WMX ПроWAF, веб-экраном компании. Логика здесь довольно понятная: антибот-система должна отсеивать автоматизированный трафик, а WAF — уже защищать приложение от попыток эксплуатации уязвимостей вроде SQL-инъекций, XSS или RCE. Заодно это снижает нагрузку на инфраструктуру, потому что до основного контура доходит уже более «чистый» трафик.

В компании также сообщили, что в будущих версиях собираются добавить систему скоринга угроз и механизмы, связанные с ML, для автоматического формирования новых эвристик.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru