Phishing-ul „Spiderman” arată cât de vulnerabile sunt băncile și companiile. Află cum poți folosi AI pentru a detecta și opri astfel de atacuri înainte să coste scump.
Phishing „Spiderman”: semnal de alarmă pentru companii și bănci
Atacurile de tip phishing nu mai arată ca niște e‑mailuri prost scrise cu logo-uri pixelate. Kitul de phishing „Spiderman”, semnalat de DNSC pe 13.12.2025, copiază la milimetru site-uri ale băncilor europene, fură parole, coduri 2FA și chiar PhotoTAN. Pentru un utilizator grăbit, diferența dintre fals și original este practic invizibilă.
Pentru mediul de business din România, mai ales pentru companiile care implementează inteligență artificială în produse și procese, acest tip de atac e mai mult decât o știre de securitate cibernetică. Este un test de maturitate: poți să folosești AI pentru eficiență, dar poți să-l folosești și pentru a-ți proteja banii, clienții și brandul?
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, episodul de azi este despre partea mai puțin glamour a AI: cum folosești modelele de machine learning și automatizarea inteligentă ca să ții astfel de atacuri departe de conturile firmei și de datele clienților.
Ce este atacul de phishing „Spiderman” și de ce e atât de periculos
„Spiderman” este un kit de phishing modular care permite sutelor de atacatori să copieze perfect site-urile băncilor și ale platformelor financiare și să fure în timp real credențiale și coduri de autorizare.
Potrivit alertelor DNSC, bazate pe analiza publicată de cercetători internaționali, kitul este deja folosit contra zecilor de instituții financiare din Europa:
- bănci mari: Deutsche Bank, ING, Volksbank, Commerzbank
- platforme mobile și operatori telecom: O2, Blau
- fintech & plăți: Klarna, PayPal
- portofele crypto: Ledger, Metamask
Cum funcționează tehnic „Spiderman”
Pe scurt, kitul pune la dispoziția atacatorilor:
- șabloane de site-uri bancare aproape identice cu originalul (design, flow de login, mesaje)
- interceptare în timp real a sesiunii victimei, inclusiv:
- parole de internet banking
- coduri OTP prin SMS
- coduri PhotoTAN (imaginea mozaic folosită la autentificare și autorizarea tranzacțiilor)
- filtrare avansată a victimelor, configurabilă dintr-un panou de control:
- țară și limbă
- ISP (liste albe/negre)
- tip de dispozitiv (mobil/desktop)
- redirectare pentru cei „neinteresanți” ca să nu atragă atenția
Acest nivel de rafinament apropie kitul de un produs software comercial. Nu mai vorbim de „un hacker singuratic”, ci de un întreg ecosistem de atacatori care folosesc componentă peste componentă, exact cum o fac companiile IT legitime.
De ce e relevant pentru firmele din România
Pentru o companie care lucrează cu bănci, fintech, e‑commerce sau plăți online, un astfel de atac nu înseamnă doar un client păcălit. Înseamnă:
- pierderi financiare directe (conturi golite, tranzacții frauduloase)
- blocaje operaționale (conturi suspendate, investigații, audit)
- lovitură serioasă de reputație (clienți care asociază numele tău cu frauda)
Mulți manageri încă tratează phishing-ul ca pe „o problemă de IT”. Realitatea este că phishing-ul este o problemă de business și de profitabilitate, iar AI poate fi un aliat sau un handicap, în funcție de cât de bine este integrat în securitatea companiei.
Cum poate AI să detecteze și să oprească atacurile de phishing
Inteligența artificială este în acest moment cea mai eficientă abordare pentru detectarea rapidă și scalabilă a campaniilor de phishing de tip „Spiderman”. Atacurile sunt prea multe, prea variate și prea dinamice ca să fie filtrate manual sau doar cu reguli statice.
1. Machine learning pentru analiza traficului și a link-urilor
Modelele de machine learning pot învăța tipare greu de observat de un om:
- structura URL-urilor suspecte (caractere ciudate, domenii noi, subdomenii dubioase)
- diferențe subtile între site-ul original și copie (cod HTML, ordine elemente, resurse încărcate)
- tipare de navigare ale utilizatorilor reali vs. boți sau atacatori
Un pipeline tipic într-o companie IT sau bancă arată așa:
- Colectare date: loguri de acces, click-uri pe link-uri, e‑mailuri raportate ca phishing.
- Curățare și etichetare: ce a fost confirmat ca atac vs. legitim.
- Antrenare model: clasificator (de exemplu, random forest, XGBoost sau model bazat pe deep learning) care prezice probabilitatea ca un URL sau e‑mail să fie phishing.
- Integrare: modelul rulează în timp real în gateway-ul de e‑mail, proxy web sau WAF și blochează ce trece de un anumit scor de risc.
2. AI pentru analiza conținutului (e‑mail, SMS, chat)
Atacurile de tip „Spiderman” pornesc aproape mereu de la un link primit:
- e‑mail de „actualizare urgentă a datelor”
- SMS cu „verificare tranzacție suspectă”
- notificare prin aplicații de mesagerie
Modelele de procesare a limbajului natural (NLP) pot fi folosite de companii pentru:
- identificarea automată a mesajelor cu limbaj tipic de phishing (urgență falsă, amenințări, cereri de date sensibile)
- detectarea „imitării de brand” (numele băncii, formatul mesajului, semnături false)
- clasificarea și prioritizarea incidentelor raportate de angajați și clienți
În România, companiile IT care dezvoltă produse SaaS pentru piața globală pot integra aceste capabilități AI direct în:
- soluții de e‑mail security
- platforme de customer support
- aplicații de online banking și mobile banking
3. Anomalii în comportamentul utilizatorilor (User Behavior Analytics)
Chiar dacă un utilizator cade în capcană, AI mai are o șansă să oprească frauda analizând comportamentul în cont:
- locații geografice improbabile (login din București, apoi la 2 minute distanță din Asia)
- dispozitive sau browsere noi, neobișnuite pentru acel utilizator
- tranzacții atipice ca valoare, oră sau destinatar
Modelele de tip „anomaly detection” pot marca astfel de situații și pot:
- declanșa o verificare suplimentară (KYC, reautentificare, apel operator)
- bloca tranzacția până la confirmare
Aici se joacă diferența dintre „ne-au furat 50.000 EUR” și „am blocat o tentativă și clientul nici nu a pierdut banii”.
De ce nu e suficient să „pui un antivirus și gata”
Majoritatea companiilor mici și medii din România sunt încă pe modelul: antivirus + firewall + un training ocazional de securitate. Pentru nivelul de amenințare adus de kituri ca „Spiderman”, asta e pur și simplu insuficient.
Securitatea cibernetică modernă în era AI înseamnă 3 straturi care se completează: tehnologie, procese și oameni.
Tehnologie: AI integrată în infrastructură
Câteva exemple concrete de ce pot face companiile IT și bancare:
- Implementarea de gateway-uri de e‑mail cu AI care analizează atașamente, linkuri și text.
- Integrarea de modele ML în WAF și proxy-uri pentru a bloca site-urile de phishing nou apărute înainte să fie listate în blacklist-uri clasice.
- Monitorizarea centralizată (SIEM + AI) a logurilor din toate sistemele, cu reguli care pun cap la cap indicii mici (logins ciudate, multe OTP-uri trimise, sesiuni scurte și repetate).
Procese: cum reacționezi în ore, nu în săptămâni
Tehnologia singură nu rezolvă nimic dacă firma nu are procese clare:
- workflow de raportare rapidă a unui link suspect (angajați sau clienți)
- playbook de răspuns: cine blochează domeniul, cine informează banca, cine comunică cu clienții
- retestare și îmbunătățire continuă a modelelor AI pe baza incidentelor reale
Oameni: training inteligent, nu „prezentare în PowerPoint”
Aici majoritatea companiilor greșesc. Trimit un PDF o dată pe an și bifă „am făcut training de securitate”.
Ce funcționează mult mai bine:
- campanii simulate de phishing, personalizate cu AI (mesaje adaptate pe roluri: financiar, HR, IT)
- micro-learning: clipuri scurte, clare, trimise lunar
- raportare anonimă, ușoară, a greșelilor („am dat click, ce fac acum?” fără frica de a fi certați)
AI poate ajuta și aici: evaluarea automată a răspunsurilor angajaților, generarea de scenarii noi și adaptarea nivelului de dificultate.
Cum pot companiile IT din România să construiască produse AI de securitate
România are deja un ecosistem puternic de companii IT care dezvoltă produse SaaS și soluții enterprise pentru piața globală. Phishing-ul „Spiderman” este un exemplu concret de problemă unde know-how-ul local și AI-ul pot fi transformate în servicii și produse scalabile.
Zone de oportunitate pentru produse AI românești
-
Module anti-phishing pentru platforme SaaS
- API-uri care analizează linkuri și conținut în timp real pentru CRM-uri, tool-uri de suport, aplicații de colaborare.
- Scor de risc și recomandări automate înainte ca un mesaj să fie afișat utilizatorului.
-
Motor AI de scoring de risc pentru tranzacții
- integrare cu platforme de plăți și bănci
- modele antrenate pe pattern-uri regionale (Europa Centrală și de Est) unde comportamentul utilizatorilor diferă de Vest
-
Platforme de training interactiv cu simulări AI
- generarea automată de campanii de phishing adaptate pe organizație
- rapoarte detaliate pentru HR și IT: cine are nevoie de training suplimentar, ce tip de mesaje păcălesc cel mai des echipele
De ce contează asta pentru campania „Implementarea AI în Business”
- companiile românești nu trebuie să aleagă între AI pentru eficiență și AI pentru securitate. Au nevoie de ambele.
- integratorii și furnizorii de servicii IT care vin cu pachet complet (automatezi + securizezi) sunt cei care vor câștiga proiectele mari în 2026–2027.
- securitatea cibernetică orientată pe AI devine un element de diferențiere comercială, nu doar un cost obligatoriu.
Ce poți face concret în firmă în următoarele 30 de zile
Dacă ești manager IT, CTO, CISO sau conduci o companie care începe să implementeze AI, iată un plan realist, orientat pe phishing și atacuri tip „Spiderman”:
-
Audit rapid de risc pe zona de phishing
- câte incidente au fost în ultimele 6–12 luni?
- ce procese există acum? cine reacționează și în cât timp?
-
Introdu un filtru AI măcar pe o zonă pilot
- gateway de e‑mail cu analiză ML
- monitorizare comportamentală pe conturile cu risc mare (financiar, plăți, acces la sisteme critice)
-
Rulează o campanie de phishing simulată, cu analiză automată
- e cel mai simplu mod de a demonstra în board că problema e reală
- folosește rezultatele pentru a justifica investiții în AI de securitate
-
Actualizează politica de securitate în jurul 2FA și PhotoTAN
- comunicare clară către angajați: nu introduci coduri OTP/PhotoTAN decât după ce verifici domeniul și inițiativa acțiunii
- definește pașii în caz că cineva primește un OTP sau PhotoTAN „din senin”
-
Stabilește un roadmap de integrare AI în securitate pe 6–12 luni
- ce date colectezi acum
- ce modele poți antrena intern vs. ce cumperi ca serviciu
- cum vei măsura impactul (număr de atacuri detectate, timp de răspuns, pierderi evitate)
De ce securitatea cibernetică trebuie să fie în centrul strategiei tale de AI
Phishing-ul „Spiderman” arată clar cum arată viitorul: atacatorii se comportă ca niște startup-uri tech agile, cu produse modulare, panouri de control și „feature-uri” noi pentru a ocoli securitatea băncilor. Nu mai e un joc de amatori.
Dacă implementezi inteligență artificială în business fără să pui securitatea cibernetică în centru, construiești un motor puternic pe un șasiu fragil. Mai devreme sau mai târziu, cineva va testa limitele.
Pe partea pozitivă, realitatea e și simplă:
Companiile care îmbină AI pentru eficiență cu AI pentru securitate vor fi cele care nu doar cresc mai repede, ci și dorm mai liniștit.
Dacă ai ajuns până aici, următorul pas logic este să te uiți la unde ești azi:
- Ce știi sigur despre nivelul de risc de phishing din compania ta?
- Unde ai deja date care pot hrăni modele de AI de securitate?
- Cu ce parteneri IT poți construi sau integra astfel de soluții?
Acesta este momentul bun, la final de 2025, să-ți calibrezi strategia pe 2026: AI nu este doar despre automatizare și costuri mai mici, este și despre a-ți proteja banii, datele și clienții. Firmele care înțeleg asta din timp vor avea un avantaj greu de recuperat de restul pieței.