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"."";
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

В России создали базу цифровых следов кибермошенников

В России запустили базу цифровых следов, которая поможет правоохранителям оперативно блокировать деятельность кибермошенников. О новом инструменте рассказал генпрокурор Александр Гуцан на заседании совета прокуроров стран СНГ. По его словам, база создана при участии Генпрокуратуры, Росфинмониторинга, МВД и Банка России.

В ней уже собраны данные более чем о 6 миллионах телефонных номеров, банковских реквизитов и веб-ресурсов, связанных с киберпреступной активностью.

Система позволяет выявлять серийных мошенников, останавливать работу кол-центров, замораживать их доходы и даже предотвращать новые преступления. Только за прошлый год в России зарегистрировали свыше 765 тысяч киберпреступлений, на долю которых приходится около 40% всех уголовных дел. Ущерб — сотни миллиардов рублей, и четверть этой суммы украдена у обычных граждан.

Как работает база

Эксперты, которых цитируют «Известия», объясняют: цифровые следы оставляют все — и законопослушные пользователи, и злоумышленники. Это могут быть IP-адреса, геолокация, голосовые данные, банковские операции или домены фишинговых сайтов.

«Главная цель новой базы — объединить эти разрозненные данные, — поясняет эксперт компании „Киберпротект“ Саркис Шмавонян. — Раньше каждый знал что-то своё: банки — о подозрительных счетах, операторы — о телефонных номерах, а правоохранители — о жалобах граждан. Теперь вся информация собирается в одном месте, и это позволяет быстро выявлять цепочки преступных действий».

По сути, база станет единым центром анализа кибермошенничества: она сможет связывать звонки, переводы и фишинговые сайты в одну схему.

Когда система фиксирует подозрительный номер или IP-адрес, она начинает внимательно отслеживать все связанные с ним действия. При совпадении нескольких тревожных признаков операция может быть автоматически заблокирована.

Как отмечают в ГК «Солар», в будущем к базе смогут подключаться банки, мессенджеры и операторы связи. Например, если система распознает голос мошенника, можно будет заблокировать его звонки или операции в реальном времени.

Возможные риски

Эксперты признают: ошибки исключить нельзя. Алгоритмы машинного обучения, которые будут использоваться в базе, могут иногда «путать» обычных людей с подозреваемыми. Поэтому важно обеспечить защиту самой системы и прозрачные правила исключения невиновных из реестра.

Тем не менее специалисты уверены, что создание такой базы — необходимый шаг. Подобные системы уже работают в других странах, где банки и ИТ-компании обмениваются данными о вредоносных активностях почти в реальном времени.

«Это мировой тренд, — говорит Саркис Шмавонян. — Только совместные усилия позволяют эффективно бороться с транснациональной киберпреступностью».

Напомним, на этой неделе мы сообщали, что в России готовят систему для учёта IP-адресов и защиты от кибермошенников.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru