Банкоматы уязвимы для кибератак

Банкоматы уязвимы для кибератак

Банкоматы уязвимы для кибератак

Практически любой банкомат сегодня может быть довольно легко взломан киберпреступниками с помощью вредоносного ПО, а иногда и вовсе без него. А все из-за устаревшего программного обеспечения, используемого в банкоматах, ошибок в настройках сети и отсутствия элементарной физической защиты важных компонентов этих машин.

Такие выводы были сделаны экспертами «Лаборатории Касперского» по итогам исследования защищенности банкоматов ведущих мировых производителей. К примеру, за последние 2 года только в рамках нашумевших киберограблений Tyupkin и Carbanak преступники смогли украсть через банкоматы сотни миллионов долларов США по всему миру.

Банкомат — это прежде всего компьютер, и зачастую он работает на крайне устаревшем ПО. Как выяснила «Лаборатория Касперского», большинство современных банкоматов до сих пор базируются на уже не поддерживающейся ОС Windows XP. А это значит, что новые уязвимости этих систем никогда не будут устранены. Но это еще полбеды.

В большинстве случаев специальное программное обеспечение, отвечающее за взаимодействие системного блока банкомата с банковской инфраструктурой и аппаратными модулями, обрабатывающими транзакции, работает на стандарте XFS. Это старая технология, изначально разрабатывавшаяся для стандартизации используемого в банкоматах ПО таким образом, чтобы оно работало на любом устройстве, вне зависимости от производителя. Защищенность технологии не была в приоритете, поэтому в XFS до сих пор нет никакой авторизации для выполнения команд. Следовательно, любое приложение, установленное или запущенное на банкомате, может отправить команду в любой блок аппарата, в том числе в картридер или диспенсер. А это открывает злоумышленникам прямой путь к деньгам.

Тем не менее вредоносное ПО киберпреступникам нужно далеко не всегда. По наблюдениям экспертов «Лаборатории Касперского», многим банкоматам не хватает физической защиты. Производители устройств позаботились обезопасить нижнюю часть банкомата — сейф, где хранятся деньги, однако верхнюю часть аппарата — так называемый кабинет — где, собственно, и находится компьютер, они не сочли нужным защитить. Поэтому злоумышленники нередко могут спокойно получить доступ к системному блоку или сетевым кабелям банкомата.

В случае проникновения внутрь банкомата киберпреступники могут установить свой специальным образом запрограммированный микрокомпьютер — так называемый black box, который позволяет им удаленно управлять машиной. Таким образом они могут, например, направить сетевой трафик банкомата на поддельный процессинговый центр, который отправит подконтрольному аппарату любые команды злоумышленников.

Разумеется, соединение между банкоматом и процессинговым центром можно защитить, например, с помощью аппаратного или программного VPN, шифрования по стандартам SSL/TLS, межсетевого экрана или MAC-аутентификации, реализованной в xDC-протоколах. Однако эти меры не часто используются банками.

«Как показало наше исследование, индустрия начинает задумываться о защите банкоматов. И хотя некоторые производители уже начали разрабатывать более безопасные машины, банки не спешат переходить на них, продолжая использовать старые и небезопасные модели. Именно поэтому сегодня мы наблюдаем такой стремительный рост атак на банкоматы. И поскольку банки к ним не готовы, они и их клиенты терпят огромные финансовые убытки, — рассказала Ольга Кочетова, старший специалист отдела тестирования на проникновение „Лаборатории Касперского“. — Мы полагаем, что сложившаяся ситуация стала результатом убеждения финансовых организаций, что киберпреступников интересуют лишь системы интернет-банкинга. Да, безусловно, это так, но атаки на банкоматы значительно сокращают путь к деньгам и, следовательно, не могут не привлекать внимание злоумышленников».

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru