В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В даркнет слили миллионы банковских карт, реальных всего 10%

В открытый доступ за последний месяц попали 50 млн данных клиентов банков. Цифра впечатляет, если не учитывать важный нюанс — 90% «украденных» карт сгенерированы и бессмысленны.

Про «игру с цифрами» Anti-Malware.ru рассказал руководитель блока специальных сервисов компании Infosecurity a Softline Company Сергей Трухачев.

«За последние 30 дней даркнет-копилка пополнилась данными более чем 50 млн банковских карт, — говорит эксперт. — Звучит внушительно, если бы не один нюанс: примерно 90% утечек представляет собой сгенерированные карты, то есть по факту – бессмысленный мусор».

«Подлог» зафиксировала проверка данных, которую провел сам провайдер: многие номера карт повторяются в сочетании с разными CVV и датами окончания срока действия.

К фейковому «картону» можно добавить и общую тенденцию потери интереса хакеров к российским банковским картам. Коллеги из Infosecurity поддерживают заявление Сергея Голованова из «Лаборатории Касперского», сделанное накануне:

«С апреля 2022 года русские карты, видимо, хакерам не нужны — за рубежом они на них ничего купить не могут. Получается, что для карточного мошенничества остаются только возможности в России».

С ним согласен и Трухачев: «Параллельно наблюдается тенденция к уменьшению числа российских карт в публичных утечках. Если раньше можно было беспрепятственно расплатиться российской картой практически на любом зарубежном сервисе, теперь количество площадок резко сократилось, — объясняет тенденцию эксперт, — следовательно, сократилось и количество утечек».

В Infosecurity наблюдают снижение доли данных российских карт в глобальных утечках не менее чем на 40%.

При этом проблема утечек в сфере образовательных сервисов, маркетплейсов и служб доставки только обостряется. Накануне в сеть утекла часть базы Яндекс.Практикум, который продает курсы по ИТ.

Leek Likho подключила ИИ к атакам на российские организации

Киберпреступная группировка Leek Likho решила, что обычных вредоносных скриптов уже мало, и начала активно подключать ИИ к своим атакам. По данным «Лаборатории Касперского», в 2026 году злоумышленники использовали большие языковые модели для тонкой настройки вредоносных инструментов под конкретные цели — в основном организации из российского госсектора.

Теперь зловреды тоже проходят персонализацию. Исследователи отмечают, что Leek Likho остаётся активной как минимум с 2025 года и постоянно меняет инфраструктуру, методы маскировки и инструменты.

Но сама схема атак остаётся классической: социальная инженерия, многоступенчатая загрузка и использование легитимных сервисов, чтобы не вызывать лишних подозрений.

Главный входной билет — Telegram. Именно через него злоумышленники обычно выходят на жертв. Они рассылают ссылки, которые маскируются под файлообменники или страницы загрузки файлов Telegram. Иногда используют и Dropbox. После перехода жертва скачивает архив с сюрпризом внутри.

В архиве находится LNK-файл с двойным расширением вроде Proekt_prikaza_681_o_pooshchrenii.pdf.lnk. В стандартном интерфейсе Windows он выглядит как обычный PDF-документ — например, приказ о назначении или поощрении. Классика корпоративного жанра: срочно ознакомьтесь.

 

Но после открытия запускается цепочка заражения. Дополнительные вредоносные инструменты маскируются под популярные приложения, например софт для работы с базами данных. Затем данные с устройства собираются и отправляются атакующим через rclone — вполне легитимный инструмент для работы с облачными хранилищами, который хакеры давно полюбили за удобство и низкий уровень подозрений со стороны защиты.

Самое интересное — поведение самих вредоносных скриптов. По данным «Лаборатории Касперского», для каждой цели Leek Likho слегка меняет код, названия файлов и структуру инструментов. Иногда отличаются только номера приказов в названиях документов, иногда — сами сценарии выполнения вредоносных действий. В код могут добавляться бессмысленные операции, которые ничего не делают, кроме одной вещи: мешают детектированию.

Исследователи считают, что именно здесь группировка активно использует ИИ. Большие языковые модели помогают быстро генерировать новые варианты скриптов, менять названия файлов и слегка перестраивать код, чтобы сигнатурная защита и аналитики каждый раз видели чуть-чуть другую атаку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru