Visa отметила соревнующиеся веб-скиммеры, управляемые через Telegram

Visa отметила соревнующиеся веб-скиммеры, управляемые через Telegram

Visa отметила соревнующиеся веб-скиммеры, управляемые через Telegram

В начале этого года исследователям встретились два конкурирующих веб-скиммера на одном из французских сайтов. Теперь тенденцию продолжают обнаруженные Visa киберпреступники, пытающиеся увести прибыль у коллег по цеху.

В феврале 2021 года специалисты Malwarebytes наткнулись на два вредоносных скрипта, эксплуатирующих уязвимости в платформе Magento. Причём интересно, что второй по времени скрипт загружался из стороннего источника и пытался перехватить всё то, что собрал первый.

Теперь представители платёжной системы Visa тоже отметили тенденцию киберпреступников — пытаться отобрать у «коллег» добычу. Например, атакующие специально ищут уже заражённые веб-скиммерами ресурсы и внедряет туда собственные злонамеренные скрипты.

Как сообщила Visa изданию «РИА Новости», исследователи выявили не менее 45 подобных кампаний за весь 2020 год. То же самое развитие наблюдалось и в 2021-м. В Visa подчеркнули роль мессенджера Telegram, который преступники часто используют для управления атаками.

Директор департамента проектирования компании «Газинформсервис» Александр Калита рассказал о новой хакерской тенденции:

«Количество успешных интернет-магазинов и торговых площадок с уязвимостями ограничено и имеет конечное число. Злоумышленники для увеличения своей прибыли стараются охватить как можно больший объем таких торговых площадок. Причем количество уязвимых веб-приложений и веб-сайтов со временем уменьшается, так что ничего удивительного, что сейчас дошло до того, что разные хакерские группы стали пересекаться друг с другом в захвате таких точек интереса. Для рядовых пользователей сети Интернет, это никак не снижает опасность и степень риска. Владельцам торговых площадок можно только порекомендовать выполнить ревизию кода веб-приложения и провести тестирование сайта на проникновение, для устранения угроз со стороны злоумышленников.

Что касается приложения Telegram, то оно обладает богатыми возможностями в части сопряжения Telegram-канала и внешних программ. Это позволяет автоматизировать множество действий, а самое главное добиться полной анонимности. Тут главное понимать, что Telegram — просто инструмент и проблема кроется не в нём, а в людях, которые совершают противоправные действия».

Напомним, что в этом месяце более чем в 300 онлайн-магазинах эксперты нашли веб-скиммер, спрятанный в GTM-контейнер. Оказалось, что атакующие создали собственный контейнер GTM с вредоносным содержимым и незаметно загружали его на взломанный сайт.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru