Мошенники научились обходить 3-D Secure и за год украли 3,15 млрд рублей

Мошенники научились обходить 3-D Secure и за год украли 3,15 млрд рублей

Мошенники научились обходить 3-D Secure и за год украли 3,15 млрд рублей

Схема отъема денег у граждан, выявленная Group-IB, полагается на подмену страниц платежных систем, с помощью которых клиенты банков подтверждают свое согласие на проведение P2P-платежей (переводом с карты на карту). В России мошенники, по данным экспертов, практикуют такой подлог с конца прошлого года и уже успели украсть у онлайн-шоперов 3,15 млрд рублей.

Система подтверждения P2P-платежей, основанная на использовании протокола авторизации 3-D Secure, позволяет повысить безопасность CNP-операций (без присутствия карты) при оплате товаров и услуг онлайн. Эту технологию поддерживают все международные платежные системы — Visa, MasterCard, JCB, AmEx, а также российская МИР.

Злоумышленники постоянно ищут способы обойти 3-D Secure, но в основном все эти усилия сводятся к краже одноразовых кодов с помощью социальной инженерии либо вредоносных программ. Авторы новой мошеннической схемы пошли другим путем — они используют имитации страниц 3-D Secure, снабжая их логотипами авторитетных платежных систем.

Атака при этом проводится поэтапно. Вначале покупателя, имевшего несчастье связаться с фейковым интернет-магазином или веб-сервисом, перенаправляют на фишинговую страницу для оплаты. Перехваченные таким образом реквизиты используются для формирования перевода на карту мошенника.

В ответ банк высылает держателю карты СМС с одноразовым кодом, который следует ввести на странице 3-D Secure для подтверждения платежа. Поскольку мошенники на лету подменяют эту страницу, дополнительный идентификатор тоже попадает к ним в руки и помогает успешно завершить перевод денег в свою пользу.

 

Данная схема, по словам экспертов, сложна в реализации и плохо детектируется с помощью классических антифрод-решений. Однако при четком исполнении для банка-эмитента платеж будет выглядеть легально, и клиенту, обнаружившему подлог, будет крайне сложно вернуть свои деньги.

По оценкам Group-IB, обманутые в рамках этой схемы россияне ежедневно проводят свыше 11,7 тыс. платежей на общую сумму 8,6 млн рублей. При этом страдают не только держатели счетов, но также банки-эмитенты и владельцы брендов, позаимствованных аферистами, — интернет-магазины и платежные системы.

«Схема действительно опасна и крайне быстро распространяется и модифицируется, — комментирует Павел Крылов, руководитель направления GIB по противодействию онлайн-мошенничеству. — На данный момент защита от такого типа фрода есть у единиц крупнейших банков России и СНГ. Она основана на поведенческом анализе и умении отслеживать каждую сессию и поведение пользователя как на веб-ресурсе, так и в мобильном приложении в режиме реального времени».

В Group-IB не исключают, что выявленная ими мошенническая схема получит широкое распространение и за пределами России.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru