Схема с кражей денег при помощи NFC добралась до России

Схема с кражей денег при помощи NFC добралась до России

Схема с кражей денег при помощи NFC добралась до России

Аналитики антивирусного вендора «Доктор Веб» обнаружили новую версию банковского трояна NGate для Android. Зловред позволяет злоумышленникам снимать деньги со счетов потенциальных жертв в любых банкоматах без контакта со скомпрометированным устройством.

NGate появился еще в 2023 году. Первыми его жертвами стали клиенты чешских банков. Злоумышленники в ходе атаки комбинировали социальную инженерию, фишинг и использование вредоносного кода.

В итоге киберпреступники получали доступ к возможностям скомпрометированного устройства в удаленном режиме. Данная кампания была пресечена правоохранительными органами Чехии, однако её адаптировали для России.

Запускает цепочку компрометации звонок от мошенников. Они заманивают жертву обещаниями социальных выплат или неких финансовых выгод, для получения которых необходимо установить приложение со специального сайта. Приложения маскируются под банковские или клиент Госуслуг.

 

NGate представляет собой модификацию приложения с открытым исходным кодом NFCGate, которое изначально предназначено для отладки протоколов передачи данных через интерфейс NFC.

Злоумышленники воспользовались возможностью захвата NFC-трафика приложений и передачи его на удаленное устройство, которым может выступать не только сервер, но и любой смартфон.

Авторы зловреда модифицировали код, добавив к нему интерфейсы с айдентикой финансовых организаций, и включили режим ретрансляции NFC-данных. В состав приложения также включили библиотеку nfc-card-reader, которая позволяет удаленно получить номер карты и срок ее действия.

После запуска приложения жертве, якобы для верификации себя в качестве клиента, предлагается приложить платежную карту к смартфону, ввести ПИН-код и подождать, пока псевдоприложение распознает карту.

В это время происходит считывание данных с карты и передача их злоумышленникам. Как обратили внимание в «Доктор Веб», атакуемый смартфон не требует root-доступа.

 

Пока жертва удерживает карту, приложенную к смартфону, злоумышленник уже будет запрашивать выдачу наличных в банкомате. Возможно использование украденных реквизитов для покупок: в момент, когда нужно будет приложить карту, мошенник просто предъявит свой телефон, который передаст цифровой отпечаток банковской карты жертвы. Подтвердить операцию он сможет полученным раннее ПИН-кодом.

Вместе с тем зловред успешно детектируется антивирусами для Android. Вендор также рекомендует устанавливать приложения только из официальных магазинов и тщательно следить за посещаемыми сайтами.

Аналогичную кампанию обнаружил в ноябре 2024 года банк ВТБ.

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