Atacul de phishing „Spiderman” arată de ce băncile, fintech-urile și companiile IT românești au nevoie de AI pentru detecție și protecție avansată împotriva fraudelor.
Atacul „Spiderman” și lecția dură pentru companii
În 2024, peste 80% dintre incidentele de securitate raportate în sectorul financiar european au avut la bază inginerie socială și phishing. Noul kit „Spiderman”, despre care avertizează DNSC, arată clar că atacatorii au trecut la nivelul următor: site-uri copiate aproape perfect, furt de PhotoTAN, OTP, date de card și acces direct în conturile clienților.
Pentru o bancă, un fintech sau orice companie care procesează plăți online, un astfel de atac nu înseamnă doar bani furați. Înseamnă încredere pierdută, reclamații la ASF sau ANPC, audituri forțate, costuri juridice și, în unele cazuri, migrarea clienților la concurență.
În seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, acest articol merge direct la una dintre cele mai sensibile teme: cum folosești AI ca să îți aperi afacerea de valul nou de phishing, ilustrat de cazul „Spiderman”.
Ce este „Spiderman” și de ce este atât de periculos
„Spiderman” este un kit de phishing modular folosit deja de sute de atacatori, care permite copierea extrem de fidelă a site-urilor bancare și a platformelor financiare europene.
Cum funcționează kitul „Spiderman”
Pe scurt, kitul oferă:
- Pagini de login bancar și fintech copiate aproape 1:1 (UI, logo, fonturi, mesaje de eroare)
- Suport pentru multiple metode de autentificare: parole, coduri 2FA, PhotoTAN, OTP prin SMS
- Panou de control pentru atacatori, cu vizualizare în timp real a sesiunilor victimelor
- Filtrare pe țări, ISP, tip de device (mobil vs desktop) pentru țintire mai precisă
Țintele deja monitorizate includ bănci mari (Deutsche Bank, ING, Volksbank, Commerzbank, CaixaBank), operatori telecom, dar și portofele crypto (Ledger, Metamask) și servicii fintech precum Klarna sau PayPal.
Practic, atacatorul vede în timp real ce tastează utilizatorul pe pagina falsă și poate intercepta inclusiv coduri PhotoTAN și SMS OTP.
De ce contează asta pentru o companie românească
Multe business-uri din România pornesc de la ideea: „nu suntem noi țintă, noi nu suntem bancă”. E fals. Orice companie care:
- procesează plăți online,
- are conturi de utilizator cu date personale,
- sau oferă servicii B2B cu acces la sisteme interne,
poate fi folosită ca verigă într-un lanț de atac. Inclusiv companii IT care dezvoltă software pentru clienți din afară pot fi folosite ca intrare în infrastructura unui client mare.
Realitatea? Atacuri de tip „Spiderman” nu mai sunt doar despre bănci. Sunt despre orice aplicație în care utilizatorul introduce date sensibile.
Cum a evoluat phishingul și de ce metodele clasice nu mai ajung
Phishingul nu mai arată ca acum 10 ani. Nu mai vorbim de mailuri pline de greșeli cu „Moștenirea din Nigeria”. Vorbim de campanii bine orchestrate, cu branding corect și scenarii care copiază fluxurile reale de login și suport clienți.
De la email stângaci la ecosisteme de atac
Etapele actuale ale unui atac modern:
- Reconstrucția fidelă a site-ului – prin kituri precum „Spiderman”
- Trimiterea mesajelor credibile – SMS, email, notificări push sau mesaje pe WhatsApp/Telegram
- Intercepția în timp real a sesiunii – atacatorul vede ce introduce utilizatorul și acționează imediat
- Ocolirea 2FA / PhotoTAN – prin captură de imagine, ferestre „browser-in-the-browser” sau redirecționări controlate
În acest context, protecția bazată doar pe:
- training ocazional de „nu da click pe linkuri suspecte”,
- blacklist static de domenii,
- reguli simple în firewall,
pur și simplu nu mai este suficientă.
Unde cedează apărarea clasică
Majoritatea organizațiilor au deja:
- antivirus,
- firewall,
- soluții de filtrare de email,
- ceva politici interne de securitate.
Problema e că aceste soluții sunt reactive și statice. Ele funcționează bine cu atacuri deja cunoscute, dar cedează când apar:
- domenii noi de phishing, înregistrate la minut,
- modele de mesaje personalizate,
- tehnici noi (de exemplu, ferestre false de tip „browser-in-the-browser” care afișează un URL corect într-o fereastră falsă).
Aici intră în joc AI.
Cum poate AI să identifice și să oprească atacuri ca „Spiderman”
AI nu înlocuiește politicile de securitate sau educația utilizatorilor, dar schimbă jocul pe partea de detecție timpurie și reacție în timp real.
1. Detectarea mesajelor de phishing cu NLP
Modelele moderne de procesare a limbajului natural (NLP) pot analiza:
- structura unui email sau SMS,
- tonul și formulările folosite,
- pattern-uri de social engineering,
și pot marca un mesaj ca fiind suspect chiar dacă domeniul nu e încă în nicio listă neagră.
Un exemplu tipic pentru o bancă sau fintech:
- AI marchează mesajele care combină:
- urgență („cont blocat imediat”),
- cerere de date sensibile,
- link către un domeniu neobișnuit,
- limbaj „aproape corect”, dar cu mici abateri față de template-urile oficiale.
Companiile IT românești deja construiesc astfel de sisteme ca produse SaaS pentru piețe externe: API-uri care clasifică traficul de email sau SMS în „legitim / promoțional / phishing / spear-phishing”.
2. Analiza comportamentală a utilizatorilor (User Behavior Analytics)
Un alt punct forte al AI este analiza comportamentală:
- Unde se loghează utilizatorul de obicei (țară, IP, tip de device)?
- La ce ore intră în mod normal în aplicație?
- Ce tip de tranzacții face de obicei (sume, destinații, frecvență)?
Când „Spiderman” fură credențiale, atacatorul încearcă rapid să:
- schimbe numărul de telefon,
- adauge un dispozitiv nou,
- facă tranzacții mari către conturi noi.
Un modul AI de fraud detection poate ridica un steag roșu în câteva milisecunde, bloca tranzacția și cere o verificare suplimentară (video, apel la call-center, challenge biometric etc.).
3. Identificarea în timp real a site-urilor false
Există deja modele de computer vision și machine learning care analizează:
- layout-ul unei pagini,
- culorile, logo-urile, structura meniului,
- comportamentul JavaScript,
și îl compară cu site-ul original al băncii / fintech-ului.
Rezultat posibil pentru un produs AI dezvoltat de o companie IT:
- un SDK sau un plugin de browser pentru clienții corporate, care marchează vizual pagini bancare suspecte, chiar dacă domeniul este nou.
Pentru băncile din România, astfel de soluții pot fi integrate în aplicațiile proprii:
- aplicația mobilă verifică, înainte de a deschide un link din SMS sau email, dacă domeniul și conținutul par legitime;
- dacă ceva nu se potrivește, afisează un ecran mare de avertizare – „posibil phishing, verifică manual URL-ul”.
4. Răspuns automatizat la incidente (Security Orchestration, Automation & Response)
AI ajută și după momentul atacului:
- corelează log-uri din mai multe sisteme (bază de date, gateway de plăți, VPN, email);
- identifică automat toate conturile afectate;
- generează bilete în sistemul de ticketing și acțiuni automate (reset parole, invalidare tokenuri, blocare acces din anumite țări/IP-uri).
Pentru companiile IT care oferă servicii de DevSecOps cu AI, acesta este un teren excelent pentru produse recurente: monitorizare 24/7, alerte inteligente, playbook-uri automatizate.
Ce pot face concret companiile din România în 2025
Nu ai nevoie să fii bancă pentru a lua în serios atacuri precum „Spiderman”. Dacă ai date de clienți, conturi, tranzacții sau plăți online, ești deja în joc.
1. Audit de securitate cu focus pe phishing și fraudă
Primul pas: înțelegi unde ești vulnerabil.
Checklist scurt:
- Au angajații acces direct la sisteme critice prin conturi cu parolă simplă?
- Există 2FA peste tot unde se poate (inclusiv pentru acces la panouri de administrare interne)?
- Cum sunt protejate fluxurile de plăți și de resetare parole?
- Există monitorizare în timp real a încercărilor de login și a tranzacțiilor?
Companiile IT românești specializate în securitate și AI pot combina audit clasic cu instrumente AI de:
- scanare de configurări greșite,
- descoperire de resurse expuse online (subdomenii uitate, servere de test),
- simulări de phishing pentru angajați.
2. Integrarea unor componente AI în produsul existent
Dacă ai deja o platformă proprie (SaaS, marketplace, aplicație financiară, platformă de rezervări etc.), există câteva zone clare de integrare:
- Layer AI anti-phishing pentru comunicările cu clienții – analiză automată a SMS/email înainte de trimitere, pentru a evita mesajele ușor imitabile de atacatori.
- Scor de risc pentru fiecare autentificare – în funcție de locație, device, istoric, AI decide dacă cere doar parolă sau și 2FA suplimentar.
- Detecția comportamentală în timp real pentru tranzacții – în special utilă dacă lucrezi cu plăți online sau portofele digitale.
Pentru un integrator sau o casă de software din România, astfel de componente pot deveni produse standard ce se vând repetitiv către clienți din finanțe, e-commerce, logistică, asigurări.
3. Training inteligent pentru angajați și clienți
Kituri ca „Spiderman” mizează masiv pe eroarea umană. AI poate ajuta chiar și aici:
- generare automată de simulări de phishing personalizate, adaptate pe roluri (contabilitate, vânzări, IT);
- platforme care oferă micro-cursuri exact în momentul în care un angajat greșește (a dat click pe un link simulat de phishing? primește automat un training scurt targetat).
Pentru bănci și fintech-uri, o zonă ignorată de multe ori este educarea clienților. Un chatbot bazat pe AI, integrat în aplicația mobilă sau în internet banking, poate răspunde automat la întrebări de gen:
- „Am primit acest SMS de la bancă, e real?”
- „Cum arată adresele oficiale ale băncii?”
- „Ce fac dacă am introdus deja codul OTP pe un site suspect?”
De ce AI în securitate nu e un „proiect IT”, ci o decizie de business
Atacuri ca „Spiderman” lovesc în două locuri: în bani și în încredere. Ambele sunt esențiale pentru orice brand serios, nu doar pentru bănci.
Costurile ascunse ale unui incident major de phishing pot include:
- ore de downtime sau blocarea temporară a unor funcții critice;
- echipă deviată luni de zile spre managementul crizei, în loc de dezvoltare de produs;
- penalități contractuale către clienți B2B;
- audituri suplimentare, certificări refăcute, proceduri noi impuse de parteneri.
Investiția în AI pentru detecția fraudei și a phishingului nu e doar „cost IT”. Este o poliță de asigurare pentru:
- continuitatea operațiunilor,
- protejarea reputației,
- diferențiere competitivă („platforma noastră are detecție de fraudă asistată de AI, în timp real”).
Pentru industria IT din România, asta înseamnă oportunități clare:
- dezvoltare de produse SaaS de fraud detection și email security;
- servicii de DevSecOps cu componente AI pentru clienți internaționali;
- integrarea modelelor AI de la marii furnizori în soluții adaptate pieței locale (bănci, IFN-uri, asigurări, e-commerce).
Ce urmează: de la reacție la prevenție inteligentă
Atacul „Spiderman” nu este un caz izolat, ci un semnal. Kiturile de phishing devin tot mai modulare, tot mai aproape de „produs software”, cu update-uri, configuratoare și suport pentru țintire fină pe țări și industrii.
Companiile care rămân doar cu măsuri clasice vor juca mereu în defensivă, alergând din urmă valul de atacuri noi. Cele care combină:
- educație,
- politici interne solide,
- și straturi de apărare bazate pe AI pentru detecție și răspuns,
au șanse reale să limiteze pagubele și să își crească încrederea clienților.
Dacă ești bancă, fintech sau companie IT care dezvoltă produse pentru sectorul financiar, acum e momentul să pui pe masă întrebarea directă:
„Unde integrăm concret AI în strategia noastră de securitate în 2025?”
Răspunsul la această întrebare va face diferența între „am fost norocoși până acum” și „suntem pregătiți pentru următorul val de atacuri, indiferent cum se numește după Spiderman”.