Пентест показал: чат-боты российских банков позволяют красть деньги граждан

Пентест показал: чат-боты российских банков позволяют красть деньги граждан

Пентест показал: чат-боты российских банков позволяют красть деньги граждан

Если вы пользуетесь услугами одного из банков, уделяющих внимание ИТ-составляющей, вы наверняка общались с ботом, который помогает решить тот или иной вопрос. Так вот, эти чат-боты, по мнению экспертов, содержат уязвимости, позволяющие красть деньги клиента кредитной организации.

О потенциальном векторе атаки рассказал «Известиям» Александр Герасимов, специалист в области информационной безопасности из компании Awillix.

В своих выводах Герасимов опирается на результате тестирований на проникновение (пентестов), которые показали, что боты двух разных российских банков имеют схожие по логике уязвимости.

В частности, чат-боты раскрывают конфиденциальную информацию клиента кредитной организации. Если злоумышленник сможет использовать бреши в атаке, ему могут открыться данные банковской карты (номер и срок действия), остаток средств на счету и телефонный номер пользователя.

Как отметил Герасимов, эти уязвимости не только открывают отличную возможность для подготовки атак с использованием социальной инженерии, но и позволяют попасть в личный кабинет клиента и обойти механизм подтверждения перевода денег.

«Во время наших пентестов экспертам, играющим роль атакующих, удалось проникнуть в аккаунт тестового клиента и перевести деньги», — объясняет специалист Awillix.

Эксперты: за год число вредоносных opensource-компонентов возросло в 11 раз

В 2025 году в компании CodeScoring зарегистрировали 457 тыс. вредоносных библиотек с открытым исходным кодом — в 11 раз больше, чем в предыдущем году. Зафиксировано также 14 тыс. новых уязвимостей в таких компонентах.

По словам специалистов, сохраняют актуальность и более ранние неприятные находки — к примеру, RCE-уязвимость Log4Shell, которая все еще присутствует в 15 тыс. сторонних библиотек. Публикация подобных пакетов грозит атаками на цепочку поставок.

В уходящем году также зафиксировано появление новой, еще более опасной угрозы — самоходного червя Shai Hulud, способного создавать новые репозитории и воровать конфиденциальные данные с CI/CD-платформ.

В связи с бурным ростом популярности ИИ объявился новый вектор атаки — slopsquatting: злоумышленники начали использовать склонность больших языковых моделей (БЯМ, LLM) к галлюцинациям для внедрения в легитимные проекты небезопасного кода.

Из-за этой особенности умный помощник по разработке может ошибиться и вместо легитимной библиотеки предложить для использования вредоносную со схожим названием. По данным CodeScoring, в России ИИ-ассистентов применяют 30% разработчиков, и потенциально опасные галлюцинации происходят у LLM в 20% случаев.

Чтобы защититься от атак на цепочку поставок, эксперты советуют вести тщательный учет компонентов, используемых для сборки софта, при установке библиотек выставлять запрет на исполнение скриптов, а также следовать стандарту ГОСТ Р 56939-2024 и активнее внедрять технологии безопасной разработки.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru