Веб-скиммер на лету заполняет платежку PayPal крадеными данными

Веб-скиммер на лету заполняет платежку PayPal крадеными данными

Веб-скиммер на лету заполняет платежку PayPal крадеными данными

В Сети обнаружен новый веб-скиммер, способный не только воровать вводимые покупателем данные, но также использовать их для заполнения поддельной платежной формы PayPal — чтобы сделать ее более убедительной.

Обновка злоумышленников, занимающихся сбором банковских реквизитов в интернет-магазинах, традиционно выполнена в виде JavaScript-сценария. Чтобы уберечь вредоносный скрипт от обнаружения, вирусописатели прибегли к стеганографии и спрятали свой код внутри графического объекта.

После установки на сервер взломанного сайта зловредная картинка начинает собирать информацию, вводимую в форму заказа, и выводить ее на сервер, контролируемый злоумышленниками. Для сбора платежных реквизитов новый скрипт, как и его предшественники, подменяет страницу PayPal, загружая фальшивку через iFrame.

 

Чтобы придать поддельной платежной форме легитимный вид, веб-скиммер заполняет ее информацией, украденной из формы заказа. При этом он, в числе прочего, может даже перечислить товары в корзине и указать итоговую сумму с учетом налога на покупку и стоимости доставки.

Примечательно, что, прежде чем заполнить платежку, зловред производит оценку краденых данных. Если те не пригодны для использования, он удаляет свой фрейм со страницы оформления заказа.

Кража платежных данных происходит, когда жертва ввела в поддельную форму все реквизиты и нажала кнопку подтверждения оплаты. Эта информация отсылается в домен apptegmaker[.]com, зарегистрированный полтора месяца назад. Как оказалось, новое хранилище взаимосвязано с tawktalk[.]com — доменом, засветившимся в атаках одной из криминальных групп Magecart.

Украв платежные реквизиты, веб-скиммер возвращает жертву на легитимную страницу оформления заказа, активируя соответствующую кнопку позади встроенного фрейма.

Защититься от подобных веб-атак помогает блокировка загрузки JavaScript в браузер, однако эта опция даст искомый эффект лишь в тех случаях, когда сайт не вызывает доверия. Если хакеры взломали интернет-магазин, внесенный в белые списки, такая мера окажется бесполезной.

Минцифры создаст полигон для тестирования систем с ИИ на безопасность

Минцифры планирует создать киберполигон для тестирования систем с искусственным интеллектом (ИИ) на безопасность. В первую очередь речь идёт о решениях, предназначенных для применения на объектах критической инфраструктуры, а также о системах с функцией принятия решений.

О том, что министерство ведёт работу над созданием такого полигона, сообщил РБК со ссылкой на несколько источников.

Площадка будет использоваться для тестирования ИИ-систем, которые в дальнейшем должны пройти сертификацию ФСТЭК и ФСБ России. Это предусмотрено правительственным законопроектом «О применении систем искусственного интеллекта органами, входящими в единую систему публичной власти, и внесении изменений в отдельные законодательные акты».

Документ вводит четыре уровня критичности ИИ-систем:

  • минимальный — влияние на безопасность отсутствует или минимально;
  • ограниченный;
  • высокий — относится к системам, используемым на объектах критической информационной инфраструктуры;
  • критический — системы, способные угрожать жизни и здоровью людей или безопасности государства, а также автономные комплексы, принимающие самостоятельные решения.

Определять уровень критичности будет Национальный центр искусственного интеллекта в сфере госуправления при правительстве. Эта же структура займётся ведением реестра сертифицированных ИИ-систем.

Конкретные требования к сертификации планируется закрепить в отдельных нормативных документах, которые пока находятся в разработке. На текущем этапе единственным обязательным условием является включение программного обеспечения в реестр Минцифры.

По данным «Российской газеты», распространять новые требования на коммерческие ИИ-решения не планируется. При этом в аппарате первого вице-премьера Дмитрия Григоренко пояснили, что ключевая цель законопроекта — снизить риски применения ИИ в сферах с высокой ценой ошибки, включая здравоохранение, судопроизводство, общественную безопасность и образование.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru