Atacurile „Spiderman”: de ce ai nevoie de AI în securitatea bancară

De ce atacul „Spiderman” e un semnal de alarmă pentru companii

În ultimele luni, Directoratul Național de Securitate Cibernetică a atras atenția asupra unui nou kit de phishing, numit Spiderman, care copiază aproape la pixel site-urile băncilor și ale platformelor financiare europene. Vorbim de pagini false care arată identic cu originalul și fură parole, coduri 2FA, PhotoTAN și date de card.

Majoritatea companiilor încă tratează phishing-ul ca pe niște „mailuri suspecte” pe care le rezolvi cu un training intern de o oră pe an. Realitatea? Atacurile precum Spiderman sunt produse software complexe, modulare, folosite deja de sute de atacatori, exact ca un „SaaS al infractorilor”. Fără securitate bazată pe inteligență artificială, organizațiile rămân cu câțiva pași în urmă.

Articolul DNSC este, de fapt, un studiu de caz foarte bun pentru orice business din România care vrea să implementeze AI în mod serios, nu doar în prezentări PowerPoint. În rândurile de mai jos o să vezi:

• cum funcționează concret kit-ul Spiderman;
• de ce metodele clasice de securitate nu mai ajung;
• cum folosesc deja companiile IT românești AI pentru a detecta astfel de atacuri;
• ce poți face, pas cu pas, dacă ești bancă, fintech sau orice companie cu plăți online.

Cum funcționează kit-ul de phishing „Spiderman”

Spiderman este un kit modular de phishing care permite atacatorilor să creeze rapid copii perfecte ale site-urilor bancare și fintech.

Caracteristicile principale ale Spiderman

Kit-ul descris de DNSC și cercetătorii Varonis are câteva caracteristici care ar trebui să pună pe gânduri orice CIO sau CISO:

• Modularitate – atacatorii pot adăuga rapid noi bănci și noi metode de autentificare;
• Țintire avansată – pot limita atacurile la anumite țări, ISP-uri, tipuri de dispozitive (mobil/desktop);
• Monitorizare în timp real – văd sesiunile victimelor în timp real, pot intercepta parole, OTP-uri, coduri PhotoTAN;
• Acoperă inclusiv fintech și crypto – nu vizează doar bănci clasice, ci și Klarna, PayPal, wallet-uri Ledger, MetaMask.

Pe scurt, nu mai vorbim de mailuri stângace cu greșeli gramaticale, ci de infrastructuri de fraudă foarte bine puse la punct, care imită perfect fluxurile de login și autorizare tranzacții.

De ce este PhotoTAN o țintă importantă

Multe bănci europene folosesc PhotoTAN – un sistem OTP bazat pe o imagine mozaic colorată generată pentru fiecare login sau tranzacție. Utilizatorul scanează imaginea în aplicația băncii, primește un cod unic și îl introduce în site.

Spiderman este construit special să intercepteze și astfel de coduri:

• afișează imaginea falsă;
• preia datele de la victimă în timp real;
• comandă tranzacții neautorizate înainte ca utilizatorul să-și dea seama.

Asta arată un lucru clar: atacatorii înțeleg foarte bine cum funcționează securitatea bancară europeană și își calibrează instrumentele în consecință.

Limitele abordărilor clasice de securitate

Majoritatea organizațiilor se bazează pe trei straturi clasice:

1. Educație pentru angajați – „nu da click pe linkuri suspecte”.
2. Filtre statice de e-mail – blacklist-uri, reguli simple, antispam clasic.
3. Autentificare multi-factor (MFA/2FA) – SMS, aplicații de token, PhotoTAN.

Toate acestea ajută, dar în fața kit-urilor de tip Spiderman apar rapid vulnerabilități.

De ce nu mai ajunge „training + 2FA”

• Pagina falsă arată identic cu cea a băncii; utilizatorul nu mai are „semnale vizuale” simple.
• Atacul nu se oprește la parolă – fură și codurile 2FA în timp real.
• Filtrele bazate doar pe semnături (liste de domenii, IP-uri) nu văd infrastructura nouă, încă necunoscută.

Aici intervine rolul inteligenței artificiale: nu mai poți proteja serios un business doar cu reguli statice și verificări manuale.

Cum ajută AI în detectarea și blocarea phishing-ului de tip Spiderman

AI-ul schimbă regulile jocului pentru că nu mai caută doar ceea ce știe că e periculos, ci identifică anomalii și tipare suspecte în timp real.

1. Analiza inteligentă a e-mailurilor și linkurilor

Soluțiile moderne de email security bazate pe AI fac mult mai mult decât un antispam clasic:

• analizează conținutul mesajului (ton, formulări, structuri tip BEC – Business Email Compromise);
• verifică domeniul expeditorului, dar și istoricul interacțiunilor cu acel expeditor;
• evaluează pagina de destinație (landing page) – dacă este clonă a unui alt site, dacă folosește tehnici de browser-in-the-browser, formulare suspecte etc.

În multe companii IT românești care dezvoltă produse SaaS, vedem deja integrarea de modele de ML pentru:

• scor de risc pentru fiecare e-mail;
• clasificarea automată a tentativelor de phishing;
• blocare sau punere în carantină înainte să ajungă la utilizator.

2. Detectarea anomaliilor de autentificare și tranzacționare

În context bancar și fintech, AI-ul este deja folosit pentru fraud detection. Un atac de tip Spiderman lasă urme în trafic și în comportamentul utilizatorilor:

• login dintr-un alt oraș/țară, imediat după un login normal;
• multiple încercări de autentificare într-un interval foarte scurt;
• schimbări bruște de device sau de rețea;
• tranzacții către noi beneficiari, cu sume mari, la ore atipice.

Un model bun de AI poate învăța tiparul „normal” al fiecărui client și poate semnala instant devieri serioase. De exemplu:

„Clientul X face de obicei plăți sub 3.000 lei, luni-vineri, 9:00–18:00. Acum încearcă o plată de 40.000 lei, sâmbătă, 23:30, de pe un IP nou, din altă țară.”

În astfel de cazuri, sistemul poate:

• bloca tranzacția;
• cere o verificare suplimentară (video, apel în aplicație);
• alerta echipa de fraudă.

3. Protecție în aplicațiile proprii: AI „încorporat” în produs

Pentru companiile IT din România care construiesc:

• aplicații bancare
• soluții de plăți online
• platforme B2B cu plăți integrate

…includerea unui modul AI de securitate direct în produs nu mai e un „nice to have”, ci un diferențiator real.

Exemple de ce se poate implementa relativ rapid:

• modele ML care clasifică în timp real cererile HTTP ca „benigne/suspecte”;
• verificare AI a sesiunilor de login (durată, acțiuni, pattern de click-uri);
• scor de risc per utilizator/per tranzacție, actualizat dinamic.

În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse” vedem deja startup-uri locale care oferă fraud detection as a service pentru bănci și fintech-uri europene. Exact genul de instrument care poate descoperi rapid un kit de tip Spiderman în acțiune.

Ce pot face concret companiile românești acum

Nu ai nevoie de un buget de bancă globală ca să începi să folosești AI în cybersecurity. Ai însă nevoie de claritate și de pași concreți.

1. Evaluează-ți expunerea la phishing avansat

Întrebări simple, dar incomode:

• Ce procese critice pot fi declanșate doar printr-un link primit pe e-mail?
• Câte fluxuri de login sau aprobare tranzacții pot fi imitate relativ ușor?
• Există pagini publice ale companiei care pot fi copiate 1:1 fără ca nimeni să-și dea seama la prima vedere?

Un audit de securitate, făcut împreună cu o companie IT specializată în AI și cybersecurity, îți poate arăta clar unde ești vulnerabil.

2. Introdu AI în zona de e-mail și identitate

Dacă ar fi să alegi un singur loc unde să începi cu AI în securitate, acesta ar fi combinația:

• email security bazat pe ML;
• identity & access management cu detecție de anomalii.

Ce să ceri concret de la furnizori sau echipa internă:

• clasificare automată a mesajelor în „phishing / BEC / spam / OK” cu modele ML;
• analiză a linkurilor și atașamentelor în sandbox-uri inteligente;
• monitorizarea comportamentului de autentificare (locație, device, oră, frecvență).

3. Colaborează cu furnizori locali de AI în securitate

Industria IT din România are deja:

• companii de produs care construiesc soluții de fraud detection;
• integratori care știu să combine tool-uri AI globale cu infrastructura ta;
• startup-uri care fac scoring de risc în timp real pentru tranzacții online.

Dacă ești bancă, IFN, fintech, magazin online mare sau operator de utilități, are sens să cauți parteneriate cu astfel de jucători locali. Beneficiile sunt clare:

• timp mai scurt de implementare;
• înțelegere mai bună a particularităților pieței românești;
• suport în limba română și adaptare la reglementări locale.

4. Actualizează-ți politicile interne cu scenarii reale de AI & phishing

Multe proceduri interne vorbesc încă vag despre „mailuri suspecte” și „nu dezvălui parola”. În 2025 ar trebui să ai explicit în politici:

• ce faci când primești o notificare OTP / PhotoTAN fără să fi inițiat vreo acțiune;
• cum verifici domeniul oficial înainte să introduci date sensibile;
• cum semnalezi rapid echipei de securitate o pagină de login dubioasă;
• cum reacționează echipa de IT când AI-ul ridică un „false positive” (să nu fie ignorat reflex).

AI-ul este eficient doar dacă organizația are reflexe sănătoase și procese clare când apare un semnal de risc.

Cum conectăm toate acestea cu strategia ta de AI în business

Atacul Spiderman arată foarte clar un lucru: implementarea AI în business nu e doar despre chatbot-uri pentru suport clienți sau recomandări de produse. Este, în aceeași măsură, despre securitatea fluxurilor critice:

• autentificarea clienților;
• autorizarea plăților;
• protejarea identității digitale.

Dacă îți construiești acum strategia de AI pentru compania ta din România, securitatea ar trebui să fie în top 3 priorități, alături de automatizare operațională și experiență de client.

Ce poți face de săptămâna viitoare

• Discuție internă între IT, risc și management: „Unde am fi vulnerabili la un kit de tip Spiderman?”
• Inventar al soluțiilor actuale: ce e bazat pe reguli fixe, ce are deja componente AI?
• Contact cu cel puțin un furnizor românesc de AI în securitate pentru o sesiune demo sau un proof-of-concept.

Nu trebuie să transformi totul în AI de mâine. Dar dacă ignori complet zona asta, în 2026 vei concura cu bănci și companii care deja au ani de date antrenate și modele rafinate, în timp ce tu vei încerca încă să blochezi phishing cu „atenție, nu dați click pe linkuri”.

Realitatea e simplă: atacuri ca Spiderman nu pot fi oprite doar cu vigilența utilizatorului. Ai nevoie de sisteme inteligente care să vadă ce ochiul uman nu mai poate distinge și să reacționeze în milisecunde, nu în ore.

Implementarea AI în securitatea cibernetică nu mai e un proiect tehnic „nice to have”. E o decizie de business care îți protejează banii, clienții și reputația.