' fill='%23FBBC05' d='M0 37V11l17 13z'/%3E%3Cpath clip-path='url(%23b)' fill='%23EA4335' d='M0 11l17 13 7-6.1L48 14V0H0z'/%3E%3Cpath clip-path='url(%23b)' fill='%2334A853' d='M0 37l30-23 7.9 1L48 0v48H0z'/%3E%3Cpath clip-path='url(%23b)' fill='%234285F4' d='M48 48L17 24l-4-3 35-10z'/%3E%3C/svg%3E){kind=small}
Proiectul, denumit Honeycards, permite blocarea tranzacțiilor frauduloase înainte ca acestea să producă pierderi financiare.
Magazinele online false pot avea pagini de produs bine realizate, coș de cumpărături funcțional și formulare de plată convingătoare. Analiza unui astfel de site nu arată însă întotdeauna și cine încasează banii.
Pentru a afla, agentul AI dezvoltat de Bitdefender navighează prin magazin și face o achiziție de test, în condiții controlate, cu un card emis special în acest scop, numit „honeycard”.
ING Bank România verifică apoi comerciantul asociat tranzacției și coroborează informațiile cu alte dovezi pentru a stabili dacă există o fraudă.
„Fraudele online evoluează rapid, iar capacitatea noastră de a le preveni depinde tot mai mult de felul în care conectăm informațiile și expertiza din industrii diferite. Companiile de securitate cibernetică și băncile văd fiecare o parte a aceleiași fraude. Împreună, putem înțelege mai devreme ce se întâmplă și putem interveni înainte să apară pierderile. Honeycards arată cum inteligența artificială poate susține această colaborare.
Vedem aici un model de prevenție care poate fi extins prin participarea mai multor instituții financiare, pentru a proteja cât mai mulți oameni”, spune Cătălina Albișteanu, Vice President of Products, Consumer Solutions Group, la Bitdefender.
În cele opt luni ale proiectului, 191 de comercianți suspecți au fost identificați și adăugați în monitorizare, iar numărul clienților protejați de o fraudă a ajuns la 404, cu o valoare a tranzacțiilor frauduloase prevenite de peste 121.000 de lei.
Rata maximă de detecție raportată în pilot a fost de 94,44%, atinsă în a doua lună. Sistemul a identificat comercianți suspecți inclusiv pe site-uri necunoscute anterior, fără să depindă de existența unui istoric de reclamații din partea clienților.
„Obiectivul nostru este să reușim să oprim frauda înainte să producă o pierdere, iar asta este ceea ce încercăm să facem si prin Honeycards. Combinăm tehnologia Bitdefender cu informațiile pe care ING Bank România le poate vedea în zona de plăți, astfel încât să identificăm mai repede cine se află în spatele unui magazin online suspect. AI ne ajută să câștigăm viteză, iar verificarea umană ne ajută să luăm decizia corectă.
Pentru noi, miza este ca un client să isi faca tranzacțiile în siguranță fără ca măcar să simtă că a fost victima unei tentative de fraudă,” spune Alin Becheanu, Head of Fraud Monitoring & Prevention, ING Bank România.
Toate cumpărăturile de test folosesc carduri emise special pentru proiect. Testarea nu implică clienți reali, cardurile sau datele acestora, iar sistemul nu analizează obiceiurile de cumpărare ale clienților. Informațiile prelucrate se limitează la cele despre comercianți necesare verificării, cu respectarea legislației privind protecția datelor și a secretului bancar.
Un comerciant identificat în urma unei tranzacții de test este tratat inițial drept suspect. Confirmarea implică verificări independente și analiză umană, deoarece o tranzacție semnalată poate implica și un comerciant legitim ale cărui servicii sunt folosite abuziv de fraudatori în vederea testării cardurilor obținute fraudulos. Aspectul unui site nu este, singur, un motiv pentru blocarea comerciantului. Identitatea comercianților verificați nu este făcută publică.
Bitdefender și ING Bank România au în vedere extinderea proiectului către alte metode de plată, piețe și instituții financiare.
Recent, cercetătorii în securitate informatică de la Bitdefender au depistat în premieră în Europa un atac ransomware care prezintă indicii comportamentale de utilizare a agenților de inteligență artificială (AI) în etapele de infiltrare și operare în rețeaua victimei.
Atacul, atribuit unui afiliat al grupării care dezvoltă amenințarea informatică de tip ransomware 3AM, a vizat un grup de școli din Marea Britanie, cu o infrastructură de 47 de sisteme distribuite în mai multe domenii separate. Potrivit informațiilor disponibile cercetătorilor Bitdefender, acesta este primul caz documentat de acest tip în Europa.
Investigația arată că atacatorii au urmat o succesiune obișnuită pentru operațiunile ransomware: furtul datelor de acces de pe serverele de backup, crearea unor conturi neautorizate de administrator, conectarea unor domenii separate, sustragerea datelor, încercarea de eliminare a soluțiilor de securitate și criptarea sistemelor.
Elementul distinctiv este modul în care au fost împărțite sarcinile. Unele activități indică intervenția directă a unui operator uman, în timp ce altele prezintă un tipar compatibil cu utilizarea unui agent AI care execută comenzi, interpretează rezultatele și își ajustează abordarea până când operațiunea reușește.
Indicii privind implicarea AI în desfășurarea atacului
Cercetătorii de la Bitdefender au identificat mai multe semnale care, analizate împreună, susțin ipoteza utilizării agenților AI, precum prezența unor erori tipice comenzilor reproduse din cunoștințele modelului de inteligență artificială.
Ritmul operațiunilor evidențiază, de asemenea, două moduri de lucru. Deciziile importante erau separate de pauze de câteva minute, compatibile cu intervenția umană. În schimb, încercările de remediere a operațiunilor eșuate se repetau la intervale de 40 până la 100 de secunde, indiferent de amploarea modificării.
Cel mai clar exemplu a fost conectarea domeniilor separate ale școlilor. Această etapă a presupus configurări repetitive, în care erorile erau urmate de ajustări și noi încercări, într-un ciclu compatibil cu modul de lucru al unui agent AI.
Atacatorii au sustras credențiale de pe serverele de backup și au creat două conturi neautorizate de administrator, cu denumiri menite să se integreze în lista de conturi a unei școli. Tentativa de eliminare a soluției de securitate de pe stațiile de lucru a fost blocată de mecanismele de protecție împotriva modificărilor neautorizate.
Pe 19 septembrie, aproximativ 37 de sisteme au fost criptate. Pe parcursul atacului, au fost șterse și copii de siguranță ale sistemelor.
Un model de atac ușor de replicat
Noutatea cazului nu constă în viteza execuției sau în folosirea unor tehnici de atac noi, ci în integrarea AI în activitățile operaționale ale atacatorilor. Costurile reduse și lipsa necesității unor competențe suplimentare fac acest model ușor de replicat. Bitdefender estimează că atacurile hibride, în care operatorii umani coordonează activitatea agenților AI, vor deveni mai frecvente în 2027.
Totodată, utilizarea agenților AI lasă urme care pot sprijini detectarea. Comenzile repetate, scripturile numerotate și fișierele de test rămase în infrastructură oferă echipelor de securitate mai multe oportunități de a identifica activitatea periculoasă.
Concluziile privind utilizarea AI se bazează pe comportamentul observat în rețeaua compromisă. Cercetătorii nu au avut acces la sistemul atacatorilor și nu pot stabili ce model AI a fost folosit sau dacă un operator uman a transferat manual comenzile între instrumentul AI și infrastructura vizată. Cercetarea continuă eforturile Bitdefender de a documenta utilizarea inteligenței artificiale în atacuri informatice, după analiza codului generat cu AI în cazul APT36, publicată în martie 2026, și a dezvoltării asistate de AI în cazul SilkParasite, din august 2026. Noul caz indică extinderea utilizării AI de la crearea instrumentelor de atac la executarea unor etape ale atacului însuși.
