Хакеры взломали сеть еще одного американского ритейлера

Хакеры взломали сеть еще одного американского ритейлера

На прошлой неделе американские торговые компании Target и Neiman Marcus сообщили о масштабных взломах своих серверов и кражах клиентских данных и значительного количества пластиковых карт. Однако эти два ритейлера не стали единственными, кто был жертвами хакерских нападений и в среде американских ритейлеров есть как минимум еще одна розничная сеть, ставшая жертвой хакеров, но ее название пока не сообщается. В то же время Reuters пишет, что в скором времени сеть будет вынуждена заявить о масштабных утечках данных и ее название станет известно.



Также сообщается, что в рамках всех трех атак нападающие использовали одни и те же техники, а также предпочитали атаковать продавцов, имеющих большую сеть розничных точек, чтобы обнаружить хакеров было сложнее. Reuters отмечает, что на момент публикации данных ряд крупных американских ритейлеров не комметировал возможные сообщения об утечках данных.

Источники в среде силовых структур говорят, что во всех случаях нападающие применяли одну и ту же технику: они заражали POS-терминалы в магазинах и размещали на них вредоносное программное обеспечение, которое перехватывало платежные данные из оперативной памяти устройства. Данный метод в среде специалистов известен как RAM Scrapping, то есть вредоносное ПО запускается от имени администратора или того же пользователя, что и платежная процессинговая программа и получает доступ к отпечаткам оперативной памяти в режиме реального времени. Технически говоря, данные программы представляют собой разновидность решений для парсинга памяти, пишет cybersecurity.ru.

Эксперты говорят, что многие программы для обработки платежных данных во время передачи в сетях шифруют данные, однако они не шифруются в оперативной памяти, чем и пользуются похитители данных.

Источники Reuters говорят, что взломы всех трех американских розничных сетей были проведены, скорее всего, одной и той же группой людей, причем атака на Target была крупнейшей. В ее рамках хакеры получили доступ к данным почти 70 млн клиентов, которые расплачивались карточками в магазинах.

Телеканал CNBC взял интервью у генерального директора Target Грегга Стейнхейфела и тот подтвердил, что хакеры изначально проникли в сети компании через POS-терминалы, тогда как программное обеспечение для съема данных из оперативной памяти активно работало с 27 ноября по 15 декабря. Он отметил, что 15 декабря компания узнала о факте взлома и с тех пор начала проводить глобальную зачистку своих ИТ-подсистем. Он сообщил, что на удаление программ-вредоносов из POS-терминалов ушло несколько часов и вечером 15 декабря кража данных уже была прекращена.

Глава компании заявил, что около 4 суток Target вела собственные расследования и анализ всех информационных систем.

Reuters отмечает, что взломом могли быть затронуты и другие розничные компании, так как все они используют примерно одно и то же торговое оборудование.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru