ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

ИИ может узнать ПИН-код банковской карты даже при закрытой панели ATM

Исследователи в области кибербезопасности показали, как алгоритм машинного обучения может угадать ПИН-код банковской карты, даже если жертва закрывает рукой панель ввода. Узнать заветные четыре цифры получилось в 41% попыток.

Этот вектор атаки предполагает, что злоумышленникам сначала придётся создать точную копию атакуемого банкомата. Это важно, поскольку алгоритм будет учитывать расстояние между кнопками.

После этого преступники должны пустить в ход машинное обучение и научить алгоритм распознавать нажатия клавиш. Тренироваться можно по видеозаписям, на которых реальные клиенты банков вводят свои коды.

 

В рамках эксперимента специалисты собрали (PDF) 5800 видеозаписей, на которых 58 разных граждан вводили ПИН-коды от своих банковских карт. Параллельно Xeon E5-2670 с 128 ГБ оперативной памяти и три Tesla K20m с 5 ГБ оперативной памяти запускали ИИ-модель.

Используя три попытки ввода, что предусматривает каждый банкомат, исследователи смогли распознать 4-значный ПИН-код в 41% случаев. Само собой, расположение камеры играло ключевую роль в вычислении кодов, поскольку надо было учитывать как праворуких пользователей, так и левшей.

Если камера могла записывать аудио, модель экспертов также отмечала звучание каждой клавиши, что повышало шансы успешно угадать ПИН-код.

Watch Wolf вышла на охоту: российские компании атакуют через фейковые счета

Кибергруппировка Watch Wolf вновь активизировалась против российских организаций. Как сообщили в BI.ZONE, в марте злоумышленники провели несколько волн фишинговых рассылок и пытались заразить компании трояном DarkWatchman. Атакующие разослали более тысячи писем сотрудникам финансовых и государственных учреждений.

В качестве приманки они использовали вполне привычный для таких атак сценарий: письма маскировались под сообщения от логистических компаний, а внутри лежали вложения, похожие на финансовые документы.

Первая волна была зафиксирована и заблокирована 13 марта. Письма приходили с темой «Счет на оплату» и отправлялись с скомпрометированного почтового адреса. Злоумышленники выдавали себя за сотрудников бухгалтерии логистической компании, чтобы сообщение выглядело максимально буднично и не вызывало лишних вопросов.

Затем, 18 марта, специалисты BI.ZONE остановили ещё несколько рассылок. В одной из них мошенники уже представлялись сотрудниками, связанными с организацией перевозок в промышленном секторе. Сценарий был чуть другим, но суть та же: жертве сообщали, что срок бесплатного хранения груза якобы закончился и нужно срочно что-то делать, иначе груз вернут обратно.

Именно на срочность и давление, как отмечают в BI.ZONE, и был сделан основной расчёт. Во всех письмах злоумышленники пытались подталкивать получателя к быстрому действию и пугали неприятными последствиями, если тот не отреагирует в тот же день.

К письмам прикреплялись архивы с исполняемыми файлами внутри. После запуска такой архив разворачивал вредоносную нагрузку. В систему попадал троян удалённого доступа DarkWatchman, а вместе с ним — дополнительный модуль-кейлоггер, который может скрытно перехватывать вводимые пользователем данные, включая логины и пароли.

Дальше схема уже классическая: после запуска зловред закрепляется в системе, связывается с управляющим сервером и ждёт команд. После этого злоумышленники получают возможность удалённо управлять заражённым устройством и следить за действиями пользователя.

В BI.ZONE связывают эту активность именно с группировкой Watch Wolf (также Hive0117). По словам руководителя управления облачных решений кибербезопасности BI.ZONE Дмитрия Царёва, противостоять таким атакам можно только за счёт комплексной защиты. Речь идёт и о регулярном обучении сотрудников распознаванию фишинга, и о технических мерах — фильтрации почты, анализе вложений и ссылок, использовании антивирусов и EDR-систем.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru