Atacul „Spiderman”: cum ajută AI retailul să blocheze phishingul

Pe 13.12.2025, DNSC a atras atenția asupra unui nou kit de phishing, „Spiderman”, folosit de sute de atacatori pentru a copia aproape perfect site-uri de bănci și platforme financiare europene și pentru a fura parole, coduri 2FA și date de card. În plin sezon de cumpărături de iarnă, exact când românii plătesc online mai mult ca oricând, asta lovește direct în încrederea în plățile digitale și în comerțul online.

Pentru retaileri și e-commerce, mesajul este clar: nu e vorba dacă vei fi țintă, ci când și cât de pregătit ești. Vestea bună? AI nu este doar pentru recomandări de produse și marketing personalizat. Folosit corect, devine un „gardian invizibil” care vede tipare de fraudă, detectează tentative de phishing și blochează tranzacții suspecte înainte să devină pierderi reale.

În acest articol, plecăm de la cazul concret al atacului „Spiderman” și discutăm, pragmatic, cum pot folosi retailerii români soluții bazate pe AI pentru a consolida securitatea plăților online și pentru a proteja atât datele clienților, cât și reputația brandului.

Ce este atacul „Spiderman” și de ce contează pentru retail

Atacul „Spiderman” este un kit de phishing modular care le permite infractorilor să cloneze zeci de site-uri de bănci și fintech europene, să intercepteze date de login, coduri OTP și chiar sisteme complexe precum PhotoTAN. DNSC citează cercetări care arată că kitul:

• este folosit deja de sute de atacatori;
• vizează bănci precum Deutsche Bank, ING, Volksbank, Commerzbank, dar și portofele crypto (Ledger, Metamask) și fintech-uri (Klarna, PayPal);
• permite filtrare pe țări, tip de dispozitiv, ISP, pentru a ataca doar țintele cu potențial mare;
• afișează operatorilor, în timp real, sesiunile victimelor.

De ce ar trebui să-i pese unui comerciant online din România, care „doar” vinde haine, cosmetice sau produse pentru casă?

Pentru că lanțul de încredere este comun. Chiar dacă atacul țintește banca, victima va asocia, de multe ori, incidentul cu:

• magazinul online de unde a început interacțiunea;
• platforma de plăți folosită la checkout;
• mesajele de confirmare a comenzii sau de „update” pe care atacatorii le pot imita.

Când un client își vede contul golit după o perioadă de cumpărături online, nu mai contează exact unde a fost breșa. În mintea lui, „plățile online nu sunt sigure”. Asta înseamnă conversii mai mici, abandon mai mare la checkout și presiune pe serviciul de relații cu clienții.

Cum arată, în practică, riscul pentru un magazin online

Riscul principal pentru retail nu este neapărat compromiterea directă a infrastructurii magazinului (deși se întâmplă), ci combinarea mai multor elemente:

1. Phishing pe canale care par „oficiale”
   Atacatorii copiază emailuri de confirmare comandă, SMS-uri de livrare sau notificări „verifică-ți contul”, folosind logo-ul magazinului sau al procesatorului de plăți.

2. Pagini false care imită checkout-ul sau login-ul
   Un link dintr-un SMS sau email fals duce spre o pagină care arată identic cu pagina de plată a retailerului sau cu pagina băncii. Clientul introduce datele de card, codul 3D Secure sau PhotoTAN, iar atacatorii le interceptează.

3. Tranzacții frauduloase în numele clientului
   Datele furate sunt folosite apoi pentru:

   • cumpărături neautorizate;
   • retrageri de numerar;
   • transferuri către conturi „mătură” (folosite doar pentru a spăla bani).

4. Eroziunea încrederii și costuri ascunse pentru retailer
   Chiar dacă banca acoperă pierderea, retailerul suportă:

   • mai multe cereri de suport și reclamații;
   • scăderea ratei de conversie, pentru că oamenii devin mai reticenți la plăți online;
   • presiune din partea băncilor și procesatorilor de plăți pentru controale mai stricte.

Aici intră în scenă AI-ul dezvoltat de companii IT românești pentru securitate și fraud detection în retail.

Cum poate AI să detecteze phishing și fraudă în e-commerce

AI este bun la două lucruri esențiale pentru securitate: observă tipare în volume uriașe de date și semnalează rapid abaterile. Când vorbim de protecția plăților online și de datele clienților, asta înseamnă:

1. Modele de comportament normal vs. comportament suspect

Un sistem de fraud detection bazat pe AI învață, în timp, cum se comportă clienții reali ai unui magazin:

• de pe ce tipuri de dispozitive comandă;
• la ce ore cumpără de obicei;
• din ce țări/zone vin comenzile legitime;
• ce valori medii au coșurile de cumpărături.

Când apare o combinație „stranie” – de exemplu, același cont sau același card:

• se conectează dintr-o altă țară;
• încearcă brusc multe comenzi mici la intervale foarte scurte;
• folosește un browser sau un device atipic –

modelul AI poate marca tranzacția ca suspectă, o poate trimite în review manual sau o poate bloca automat.

2. Analiza conținutului pentru identificarea mesajelor de phishing

Companiile IT românești construiesc deja soluții SaaS care analizează cu AI:

• template-urile oficiale de email/SMS ale retailerului;
• mesajele trimise către clienți în timp;
• reclamele și notificările din campaniile de marketing.

Pe baza acestora, modelul poate fi antrenat să identifice rapid mesaje false care:

• folosesc logo-ul și culorile brandului, dar vin din alte domenii;
• cer date sensibile (parolă, PIN, cod PhotoTAN, cod 3D Secure);
• conțin formulări tipice de scam (urgent, blocare cont, „verifică acum”).

Aceste alerte pot fi folosite pentru:

• a notifica echipa internă de securitate;
• a actualiza rapid pagina de „Atenționări securitate” a magazinului;
• a declanșa campanii punctuale de informare a clienților.

3. Corelarea în timp real a datelor din mai multe surse

Atacul „Spiderman” arată cât de mult mizează infractorii pe viteză: interceptează sesiunea în timp real, fură codurile OTP și aprobă tranzacții în câteva secunde.

Un sistem modern de securitate pentru retail, bazat pe AI, trebuie să poată corela, la fel de rapid:

• loguri din platforma de e-commerce;
• date din procesatorul de plăți;
• informații de la banca parteneră (acolo unde există integrare);
• semnale de la soluții anti-fraudă terțe.

Rezultatul este un scor de risc pentru fiecare tranzacție. Tranzacțiile peste un anumit prag:

• sunt supuse unor verificări suplimentare (de ex. un pas în plus de autentificare);
• sunt procesate cu o limitare de sumă;
• pot fi blocate automat, cu notificare clară pentru client.

Măsuri concrete pentru retaileri: combinația AI + bune practici

AI nu înlocuiește regulile de bun-simț în securitate, le amplifică. Dacă ai un magazin online, fie că vinzi în România sau pe mai multe piețe europene, ai nevoie de un mix de tehnologie și proceduri.

1. Minim de igienă digitală (fără AI nu se poate, dar nici fără asta)

• Verificarea domeniilor – folosește domenii clare, ușor de recunoscut, și comunică-le constant clienților (site, emailuri, SMS-uri).
• Politică publică de securitate – pagină dedicată unde explici, pe înțeles, că:
  • nu vei cere niciodată PIN-uri, parole, coduri PhotoTAN;
  • nu trimiți linkuri de plată prin WhatsApp sau rețele sociale;
  • orice suspiciune se verifică printr-un canal oficial (call center, chat din contul de client).
• Actualizări și patch-uri – platforma de e-commerce, plugin-urile, modulele de plată trebuie actualizate la zi.

2. Integrarea unor soluții AI de fraud detection

Aici intră în joc industria IT din România, care în ultimii ani a livrat:

• produse SaaS specializate în identificarea fraudei în plăți;
• module de inteligență artificială integrate în platforme de e-commerce;
• servicii de analiză de date și machine learning pentru marii retaileri.

Ce poți face, concret:

• Pentru magazine mici și medii

  • alege procesatori de plăți care oferă deja module AI anti-fraudă;
  • activează toate opțiunile de scoring de risc și monitorizare tranzacții;
  • setează limite clare pe tranzacție, pe zi, pe țară.

• Pentru retaileri mari / marketplace-uri

  • colaborează cu companii IT românești pentru a antrena modele proprii, pe istoricul tău de tranzacții;
  • folosește AI pentru a identifica și vânzători dubioși din marketplace;
  • integrează AI în zona de KYC (Know Your Customer) și onboarding.

3. Educație continuă pentru clienți și echipe

Atacul „Spiderman” funcționează pentru că mizează pe neatenția utilizatorului. Asta nu se „repară” doar cu tehnologie.

• Campanii scurte și clare către clienți
  Include mesaje de tipul:

  • „Nu introduci niciodată codul OTP/PhotoTAN pe alte pagini decât cele oficiale ale băncii.”
  • „Verifică mereu adresa site-ului înainte să plătești.”
  • „Dacă primești un SMS cu cod de autentificare fără să fi făcut nimic, sună imediat la bancă.”

• Training pentru echipa de suport
  Oamenii din call center sau din customer care trebuie să știe:

  • cum arată cele mai frecvente tipuri de phishing;
  • ce să NU ceară niciodată clienților (parole, OTP-uri etc.);
  • cum să reacționeze când un client sună panicat că „i s-au furat banii”.

AI te ajută să detectezi mai repede problemele, dar tonul uman și reacția calmă din partea brandului fac diferența în păstrarea clientului.

AI în retailul românesc: din personalizare în securitate

Seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” vorbește mult despre recomandări inteligente, motoare de căutare cu AI, optimizarea stocurilor sau suport clienți cu chatboți. Realitatea este că fără un strat solid de securitate, toate aceste inovații stau pe nisip.

Iar veștile despre atacuri precum „Spiderman” sunt un semnal de alarmă: aceeași tehnologie care face plățile mai comode (autentificare în 2 pași, PhotoTAN, portofele digitale) creează și un nou „teren de joc” pentru infractori. Diferența o face cine folosește mai bine AI-ul:

• atacatorii – pentru a automatiza phishingul, a personaliza mesajele de scam și a scala atacurile;
• retailerii și băncile – pentru a detecta anomalii, a bloca tranzacții suspecte și a proteja clienții.

Din ce văd în piață, companiile IT românești încep să iasă în față cu soluții foarte solide de securitate pentru e-commerce: scoring de risc în timp real, modele de detecție a comportamentului anormal, integrări strânse cu procesatorii de plăți și cu băncile. Retailerii care le adoptă devreme nu doar reduc pierderile, ci câștigă și un argument de marketing real: „la noi plățile sunt sigure, iar asta nu e doar o promisiune, e tehnologie.”

Dacă ești retailer și vrei să construiești o experiență online personalizată, fluidă, dar și sigură, următorul pas logic este să discuți cu furnizorii tăi IT despre:

• cum puteți folosi modelele de AI pe datele tale de tranzacții;
• ce scenarii de fraudă sunt cel mai relevante pentru nișa ta;
• cum integrezi securitatea în comunicarea cu clienții, nu ca pe un „rău necesar”, ci ca pe un atu al brandului.

Atacuri ca „Spiderman” nu vor dispărea. Vor deveni doar mai sofisticate. Întrebarea reală pentru retailul românesc nu este dacă poate evita complet aceste riscuri, ci dacă este dispus să folosească AI nu doar pentru a vinde mai mult, ci și pentru a proteja mai bine ce contează: banii și încrederea clienților.