Волжский киберпреступник переводил похищенные средства в криптовалюту

Волжский киберпреступник переводил похищенные средства в криптовалюту

Волжский киберпреступник переводил похищенные средства в криптовалюту

Воложанин 32-х лет, ранее судимый, был задержан сотрудниками отдела по борьбе с киберпреступлениями по подозрению в мошенничестве в сфере компьютерной информации и легализации доходов, полученных преступным путем.

Следствие утверждает, что задержанный в составе группы лиц рассылал доверчивым пользователям СМС-сообщения, содержащие вредоносную ссылку, переходя по которой пользователи лишались своих средств.

Также утверждается, что подельники переводили похищенные средства в криптовалюту.

Проведя обыски в квартире подозреваемого, сотрудники правоохранительных органов изъяли более 30 SIM-карт различных операторов, банковские карты, мобильные телефоны, около 130 тысяч рублей и другие предметы, имеющие значение для расследования уголовного дела.

Анализируя «цифровые следы» совершенных краж специалисты Group-IB выяснили, что используемый в преступной схеме банковский троян был замаскирован под финансовое приложение «Банки на ладони», выполняющего роль «агрегатора» систем мобильного банкинга ведущих банков страны.

В приложение можно было загрузить все свои банковские карты, чтобы не носить их с собой, но при этом иметь возможность просматривать баланс карт на основе входящих SMS по всем транзакциям, переводить деньги с карты на карту, оплачивать онлайн услуги и покупки в интернет-магазинах.

Приложение распространялось через спам-рассылки, на форумах и через официальный магазин Google Play. Впервые активность этой вредоносной программы была зафиксирована в 2016 году. Предположительно за «агрегатором» стояла группа злоумышленников.

Атакующие действовали следующим образом. Заинтересовавшись возможностями финансового агрегатора, клиенты банков скачивали приложение «Банки на ладони» и вводили данные своих карт. Запущенный троян отправлял данные банковских карт или логины\пароли для входа в интернет-банкинг на сервер злоумышленникам.

После этого злоумышленник переводил деньги на заранее подготовленные банковские счета суммами от 12 до 30 тысяч рублей за один перевод, вводя SMS-код подтверждения операции, перехваченный с телефона жертвы.

Сами пользователи не подозревали, что стали жертвами киберпреступников — все SMS-подтверждения транзакций блокировались. В среднем, похищалось от 100 000 до 300 000 ежедневно, а к началу 2018 года суммы ущерба выросли до 500 000 рублей в день.

Часть денег переводилась  в криптовалюту для безопасного вывода денег и маскировки следов преступления.

Высказывается предположение, что киберпреступникам удалось похитить около миллиона рублей. Оперативники в настоящее время заняты поиском остальных участников незаконной деятельности.

Сегодня также стало известно, что 23-летний житель Томской области признан виновным в создании вредоносных программ. Северский городской суд Томской области приговорил неудавшегося киберпреступника к полутора годам ограничения свободы.

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

Киберпреступники применяют ИИ в половине техник кибератак

Как показало исследование Positive Technologies, киберпреступники начали активно внедрять искусственный интеллект (ИИ) в свою деятельность. Уже в самом ближайшем будущем киберпреступники смогут найти ИИ применение во всех тактиках из базы MITRE ATT&CK, а также в 59% ее техник.

Как отмечают авторы исследования, до недавнего времени злоумышленники применяли ИИ не очень активно: он использовался лишь в 5% техник MITRE ATT&CK и еще для 17% применение такого инструментария признавалось перспективным.

Все изменило появление больших языковых моделей (LLM) и инструментов вроде ChatGPT, которые легальны и общедоступны. После выхода ChatGPT 4 количество фишинговых атак за год выросло в 13 раз.

Как особо обратили внимание аналитики, популярности инструментов ИИ у киберпреступников способствует также тот факт, что LLM не имеют ограничений, которые бы препятствовали генерации с их помощью вредоносного кода или инструкций. В итоге такие инструменты довольно широко используются для создания различных программных зловредов.

Обращение к большим языковым моделям помогает начинающим киберпреступникам,  ускорять подготовку к атакам. Злоумышленник может с их помощью уточнить, не упустил ли он чего-то или изучить различные подходы к реализации определенных шагов в ходе той иной акции.

Продвинутые инструменты поиска помогут начинающему злоумышленнику подобрать необходимую информацию и найти ответы на базовые вопросы. Особенно авторы исследования обращают внимание на ситуацию в развивающихся странах, где компании и госучреждения защищены хуже.

Среди методов атак, где малоопытные злоумышленники применяют ИИ наиболее широко, авторы исследования выделили фишинг, социальную инженерию, атаки на веб-приложения и слабые пароли, SQL-инъекции, а также сетевой сниффинг. Они не требуют глубоких технических знаний и их легко осуществлять с помощью публично доступных инструментов.

Благодаря ИИ уже на текущем уровне технологий можно автоматически генерировать фрагменты вредоносного кода, фишинговые сообщения, разного рода дипфейки, которые делают более убедительными привычные сценарии атак социальной инженерии, автоматизировать отдельные этапы кибератак, среди которых авторы исследования особо выделили управление ботнетами. Однако развить и создать новые инструменты ИИ для автоматизации и масштабирования кибератак пока могут только опытные злоумышленники.

«Пока что ни об одной атаке нельзя сказать, что она была полностью проведена искусственным интеллектом. Тем не менее мир информационной безопасности постепенно движется к автопилотированию как в защите, так и в атаке. Мы прогнозируем, что с течением времени киберпреступные инструменты и модули с ИИ будут объединяться в кластеры для автоматизации все большего числа этапов атаки, пока не смогут покрыть большую часть шагов», — предупреждают авторы исследования.

 

Если злоумышленникам удастся автоматизировать проведение атак на выбранную цель, следующим шагом может стать применение инструментов для самостоятельного поиска целей. Опытным киберпреступникам ИИ даст инструментарий для сбора данных о потенциальных жертвах из разных источников, причем в короткие сроки.

ИИ активно применяется при эксплуатации уязвимостей, причем потенциал данных инструментов реализован еще далеко не полностью. ИИ помогает создавать ботов, с высокой степенью точности имитирующих поведение людей. Активно используются в ходе атак и дипфейки, которые уже достигли довольно высокого уровня правдоподобия. Их применяют в ходе атак как на обычных людей, так и на компании.

«Высокий потенциал искусственного интеллекта в кибератаках — не повод для паники, — комментирует ситуацию аналитик исследовательской группы департамента аналитики Positive Technologies Роман Резников. — Нужно реалистично смотреть в будущее, изучать возможности новых технологий и системно заниматься обеспечением результативной кибербезопасности. Логичная контрмера атакующему ИИ — более эффективный ИИ в защите, который поможет преодолеть нехватку специалистов для защиты от кибератак через автоматизацию многих процессов».

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