За 1,5 года MajikPOS и Treasure Hunter украли 167 тыс. номеров кредиток

За 1,5 года MajikPOS и Treasure Hunter украли 167 тыс. номеров кредиток

За 1,5 года MajikPOS и Treasure Hunter украли 167 тыс. номеров кредиток

Наблюдатели из Group-IB обнаружили в интернете плохо сконфигурированный сервер, используемый для управления вредоносами MajikPOS и Treasure Hunter. Анализ содержимого админ-панелей выявил свыше 167 тыс. уникальных записей с данными банковских карт, которые были украдены из 133 PoS-терминалов, расположенных в основном в США.

Хозяев C2-сервера с добычей за период с февраля 2021 года по 8 сентября 2022-го установить не удалось. Неизвестно также, с какой целью велся сбор финансовой информации, пригодной для клонирования карт и отъема денег через банкоматы, — на продажу или для личного пользования.

Исходя из расценок на черном рынке, аналитики предположили, что общая стоимость дампов памяти, полученных с помощью двух PoS-зловредов, может составить более $3,3 миллиона. На настоящий момент идентифицировано 11 жертв заражения — юридических лиц, базирующихся в США. О своих находках GIB сообщила американскому куратору обмена данными о финансовых угрозах между частным сектором, НКО и правоохранительными органами.

Примечательно, что вначале злоумышленники использовали только Treasure Hunter — известного с 2014 года RAM-скрапера, исходники которого давно утекли в даркнет. В начале этого года в арсенал авторов атак на PoS-терминалы был добавлен вредонос помоложе (MajikPOS объявился в начале 2017 года в Северной Америке), и ему отдали предпочтение.

Исходные коды MajikPOS тоже доступны в сетевом андеграунде (с середины 2019 года), а заражение происходит так же, как в случае с Treasure Hunter — через сканы портов VNC и RDP и подбор паролей. Однако панель управления здесь удобнее, логи более информативны, а C2-коммуникации используют шифрование.

Суммарно исследователи проанализировали порядка 77,4 тыс. уникальных дампов, сделанных MajikPOS, и около 90 тыс. зафиксированных в консоли Treasure Hunter. Как оказалось, более 96% скомпрометированных карт выпущены американскими банками.

За последние годы популярность PoS-зловредов в криминальной среде заметно снизилась — из-за превентивных и защитных мер, принимаемых индустрией платежей. Для массовой кражи данных банковских карт стали чаще использоваться веб-скиммеры, внедряемые на сайты коммерсантов.

Тем не менее, в GIB считают, что угрозы, заточенные под PoS-терминалы, рано сбрасывать со счетов. Такое оборудование продолжает активно использоваться, в нем периодически находят уязвимости, облегчающие взлом. Атаки на PoS, к примеру, входят в репертуар печально известной кибергруппы FIN7, она же Carbanak.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru