PoS-зловред Prilex начал блокировать NFC-транзакции, мешающие краже

PoS-зловред Prilex начал блокировать NFC-транзакции, мешающие краже

PoS-зловред Prilex начал блокировать NFC-транзакции, мешающие краже

Вредонос Prilex обрел возможность блокировать попытки бесконтактной оплаты. На дисплее зараженного устройства отображается ошибка с предложением вставить карту в терминал; в этом случае перехват и кража данных позволяют получить реквизиты для проведения мошеннических транзакций.

Дело в том, что при совершении бесконтактных платежей (обычно с помощью NFC-технологий) номер карты при передаче заменяется токеном, в лучшем случае одноразовым. Такие данные бесполезны для злоумышленников, атакующих PoS-терминалы.

Как оказалось, Prilex теперь умеет обходить это препятствие: в коде, изученном Kaspersky, реализована логика на основе правил, согласно которым зловред определяет, когда воровать информацию, а когда блокировать транзакцию. В последнем случае плательщику отображается ошибка бесконтактного платежа и предложение воспользоваться картой более традиционным способом — вставив ее в ридер.

Вредонос, заточенный под PoS-терминалы, научился также определять ценность банковских карт; его особо интересуют категории вроде Black/Infinite и Corporate с большим лимитом на транзакции. Такие цели более привлекательны для мошенников, чем стандартные кредитки с невысоким балансом.

Доставка Prilex осуществляется с помощью социальной инженерии. Мошенник может установить зловреда на терминал, проникнув в компанию под видом специалиста по обновлению софта, либо навязать жертве AnyDesk, позволяющий заразить устройство удаленно.

При запуске вредонос перехватывает текущие транзакции и подменяет их содержимое, чтобы выудить данные банковских карт. Краденые данные в шифрованном виде отсылаются на C2-сервер и впоследствии используются для проведения GHOST-атак — мошеннических транзакций через подставной PoS-терминал, зарегистрированный на имя несуществующей компании.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru