Сервис криптопроверки заработает в российских банках до конца года

Сервис криптопроверки заработает в российских банках до конца года

Сервис криптопроверки заработает в российских банках до конца года

Росфинмониторинг планирует до конца 2025 года подключить российские банки к сервису «Прозрачный блокчейн». Этот инструмент позволит выявлять связи операций клиентов банков с криптовалютой и традиционными (фиатными) деньгами. На начальном этапе подключение к системе останется добровольным.

О планах по интеграции банков с сервисом рассказал заместитель директора Федеральной службы по финансовому мониторингу Антон Лисицын в кулуарах форума «Кибербезопасность в финансах» в интервью РБК.

«Мы на финальной стадии согласования всех критериев завершающего этапа пилотного проекта с Банком России и кредитными организациями. Думаю, в ближайшее время этот процесс будет завершен, и мы сможем запустить финальную фазу. Наша цель — интегрировать систему так, чтобы она органично вписалась в работу кредитных организаций, а не воспринималась как внешнее навязанное требование со стороны мегарегулятора в лице Банка России и Росфинмониторинга», — отметил Лисицын.

Сервис «Прозрачный блокчейн» был запущен в 2021 году, и на данный момент им пользуются 12 тысяч человек, преимущественно сотрудники правоохранительных органов и зарубежные представители Росфинмониторинга. В 2023 году начался пилотный проект по подключению банков, в котором приняли участие пять кредитных учреждений. С тех пор их количество не изменилось.

Хотя банки самостоятельно разрабатывают антиотмывочные сервисы для отслеживания операций с криптовалютой, в настоящее время у них нет эффективных механизмов обмена данными.

«Существует множество коммерческих аналогов, однако при проверке клиентов в рамках процедур KYC ("Знай своего клиента") или в ходе расследования инцидентов правоохранительные органы вынуждены обращаться за данными в частные структуры, что несет риски утечки конфиденциальной информации. Наш сервис позволяет не только сохранить конфиденциальность, но и адаптироваться под потребности пользователей — как российских, так и зарубежных», — подчеркнул Лисицын.

По данным финансовой разведки, количество подозрительных операций с 2022 года значительно возросло, что подтверждается ростом числа возбужденных уголовных дел. Кроме того, объем криптовалютных транзакций, связанных с российскими инвесторами, за первые три квартала 2024 года составил 4,8 трлн рублей.

Мы также разобрали основные схемы, которые используются в мошеннических операциях с криптовалютой.

В Exim нашли критическую RCE-уязвимость: почтовики лучше обновить срочно

В популярном почтовом сервере Exim обнаружили критическую уязвимость CVE-2026-45185. При определённых условиях она позволяет удалённому атакующему без аутентификации выполнить произвольный код на сервере. Вполне себе неприятный сценарий, поэтому лучше не затягивать с установкой патча.

Проблема затрагивает версии Exim с 4.97 по 4.99.2, если они собраны с библиотекой GnuTLS и рекламируют STARTTLS вместе с CHUNKING. Сборки на OpenSSL, по имеющимся данным, не страдают — редкий случай, когда можно выдохнуть, но только после проверки конфигурации.

Суть бага — use-after-free во время завершения TLS-сессии при обработке SMTP-трафика BDAT. Exim освобождает TLS-буфер передачи, но затем продолжает использовать устаревшие callback-ссылки, которые могут писать данные уже в освобождённую область памяти. А дальше начинается классика жанра: повреждение памяти, удалённое выполнение кода и очень плохой день у администратора.

Exim широко используется на Linux- и Unix-серверах, в корпоративных почтовых системах, а также в Debian- и Ubuntu-based дистрибутивах, где он исторически часто выступал почтовым сервером по умолчанию.

По данным XBOW, баг был передан мейнтейнерам Exim 1 мая, подтверждение пришло 5 мая, а ещё через три дня уведомили затронутые Linux-дистрибутивы. Исправление уже выпущено в Exim 4.99.3.

Отдельная перчинка — попытка собрать PoC с помощью ИИ. XBOW устроила семидневное соревнование между своей автономной системой XBOW Native и человеком-исследователем, которому помогала большая языковая модель. ИИ смог собрать рабочий эксплойт для упрощённой цели без ASLR и с бинарником non-PIE. Во втором подходе LLM добралась до эксплуатации на системе с ASLR, но всё ещё без PIE.

Победил, впрочем, человек. Исследователь признал, что ИИ сильно ускоряет разбор незнакомого кода, сборку файлов и проверку направлений атаки, но до самостоятельной эксплуатации реального софта без человеческого руля моделям ещё надо подрасти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru