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"."";

ГК «Солар» объединила три технологии для защиты софта от ИИ-рисков

Искусственный интеллект научился штамповать код с бешеной скоростью, но безопаснее от этого софт не стал. По данным ГК «Солар» и УЦСБ, ИИ при разработке используют уже 82% организаций. При этом публичные LLM могут пропускать или неверно определять до 40-50% уязвимостей, выявляемых средствами статического анализа.

Особенно весело становится после релиза: в 75-80% массовых цифровых сервисов, изученных экспертами «Солара», обнаруживаются критические уязвимости.

А времени на раздумья всё меньше. Если в 2019 году окно для эксплуатации бреши составляло около 63 дней, то в 2025-м атакующим порой хватало нескольких часов. В утечках данных через LLM исходный код занимает 41%.

На этом фоне «Солар» объединил три технологии — Solar appScreener, Luntry и Hexway ASOC — в единый портфель для защиты ПО от рисков, связанных с ИИ. Контур охватывает весь путь приложения: написание кода, сборку, тестирование, выпуск в прод и эксплуатацию.

Solar appScreener получил локальный ИИ-плагин для проверки и исправления уязвимостей. Заявленная точность достигает более 90% при триаже и 85% при подготовке исправлений. Решение может работать без интернета, чтобы корпоративный код не отправлялся гулять по внешним сервисам.

Luntry следит за контейнерами и Kubernetes-кластерами, помогает приоритизировать уязвимости и выявлять неизвестные угрозы. Hexway ASOC собирает результаты SAST, DAST, SCA и пентестов, убирает дубли, сортирует находки по риску и контролирует сроки исправления.

По оценке «Солара», российский рынок AppSec вырастет с 2,8 млрд рублей в 2025 году до 5,7 млрд к 2030-му.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru