„Spiderman”, kitul de phishing care copiază perfect site-urile băncilor, arată clar: fără securitate bazată pe AI, companiile rămân cu un pas în urmă atacatorilor.
În 2024, peste 36% dintre tentativele de fraudă online raportate băncilor europene au folosit site-uri false care copiază aproape perfect interfețele oficiale. „Spiderman”, noul kit de phishing descoperit în Europa, duce această tactică la nivel industrial.
Majoritatea companiilor tratează phishing-ul ca pe „încă un mail suspect” pe care îl mai marchezi din când în când ca spam. Realitatea? Vorbim despre infrastructuri criminale complexe, care folosesc automatizare, targetare pe țări și furnizori de internet, ba chiar ocolește anumite dispozitive. Asta nu mai e o problemă pe care o rezolvi doar cu un training anual și un antivirus instalat la grămadă.
În acest articol, folosim exemplul „Spiderman” pentru a arăta, foarte concret, de ce companiile din România – în special cele din financiar, fintech și IT – au nevoie de soluții de securitate bazate pe AI. Și, la fel de important, cum pot integra astfel de soluții în ecosistemul lor digital fără să blocheze businessul.
1. Ce este „Spiderman” și de ce e diferit de phishing-ul „clasic”
„Spiderman” este un kit modular de phishing, vândut și folosit de sute de atacatori, care permite copierea aproape perfectă a site-urilor băncilor și platformelor financiare europene. Nu vorbim de o singură campanie, ci de un „produs” criminal care poate fi personalizat pentru orice bancă sau fintech.
Pe scurt, ce face „Spiderman”:
- creează pagini de login care arată identic cu cele oficiale (bănci, fintech, portofele crypto);
- fură parole, coduri 2FA, PhotoTAN și date de card în timp real;
- permite atacatorului să urmărească sesiunile victimei și să intervină exact când trebuie.
Ținte deja observate:
- bănci mari: Deutsche Bank, ING, Commerzbank, Volksbank, CaixaBank;
- operatori telecom și servicii: O2, Blau;
- fintech și plăți: PayPal, Klarna;
- crypto: Ledger, MetaMask.
Kitul poate limita atacurile pe:
- anumite țări;
- anumiți furnizori de internet (ISP-uri);
- tip de dispozitiv (mobil vs. desktop).
Asta nu mai e „phishing spray-and-pray”. E targetare fină, foarte aproape de ce fac platformele de advertising – doar că pentru fraudă.
2. De ce sunt vulnerabile companiile românești în fața unor atacuri ca „Spiderman”
Companiile din România – mai ales cele care lucrează cu bani, date personale și tranzacții online – sunt într-o zonă de risc din trei motive:
-
Digitalizare accelerată, securitate rămasă în urmă
Băncile, IFN-urile, fintech-urile și chiar retailerii mari au împins masiv către online: onboarding digital, credite rapide, plăți instant, integrări cu aplicații mobile. Dar multe echipe de IT încă funcționează cu:- reguli statice de firewall;
- soluții de securitate vechi, on-prem;
- monitorizare manuală în Excel sau log-uri greu de parcurs.
-
Lanțuri complexe de parteneri
Furnizori de plăți, integrări cu marketplace-uri, CRM-uri cloud, call-center externalizat, dezvoltatori software în regim outsourcing. Orice verigă slabă poate fi poarta de intrare. Și un atac de tip „Spiderman” nici nu trebuie să compromită direct banca sau fintech-ul – îi e suficient să păcălească un client sau un angajat. -
Presiune de timp și sezonalitate
În perioada sărbătorilor, Black Friday, back-to-school, volumele de tranzacții cresc, iar atacurile la fel. DNSC și Asociația Română a Băncilor avertizează constant în noiembrie–decembrie. În aceste vârfuri, echipele de suport sunt deja suprasolicitate și au mai puțin timp să verifice manual anomaliile.
În acest context, AI în securitatea cibernetică nu mai e un „nice to have”, ci singura modalitate realistă de a ține pasul cu volum, complexitate și viteză.
3. Cum poate ajuta AI în detectarea și blocarea phishing-ului tip „Spiderman”
AI-ul este singura tehnologie care poate analiza, în timp real, mii de semnale pe care un om nu are cum să le urmărească. În practică, pentru atacuri ca „Spiderman”, contează trei zone:
3.1. Analiza comportamentală a utilizatorilor (User & Entity Behavior Analytics – UEBA)
AI-ul învață cum arată un comportament normal pentru un client sau angajat și semnalează abaterile. De exemplu:
- clientul se loghează de obicei din România, cu un anumit tip de telefon; brusc apare un login din altă țară, alt device, alt browser;
- în același minut, există acces simultan de pe două IP-uri complet diferite;
- se încearcă autorizarea unei tranzacții neobișnuit de mari, către un cont nou, imediat după o schimbare de device.
Astfel, chiar dacă victima a fost păcălită de un site „Spiderman” perfect copiat, modelul AI poate bloca tranzacția sau poate cere un pas suplimentar de verificare.
3.2. Analiza conținutului și a linkurilor cu modele AI
Kituri ca „Spiderman” se bazează pe linkuri care imită domeniile legitime. Exemple reale: ing-secure-login[.]com, paypal-verificare[.]support ș.a.m.d.
AI-ul poate analiza:
- structura domeniului (typosquatting, caractere similare vizual, domenii noi);
- conținutul paginii (layout copiat, formulare de login, câmpuri card);
- certificate SSL suspecte sau emise foarte recent.
În companiile care oferă servicii financiare sau SaaS, un proxy securizat cu AI poate bloca automat accesul la astfel de site-uri pentru angajați și poate semnala clienților (prin aplicația mobilă sau notificări) că domeniul pe care au intrat nu este oficial.
3.3. Corelarea în timp real a semnalelor din mai multe surse
Un sistem modern de securitate bazat pe AI nu se uită doar la un singur eveniment, ci la un șir de evenimente corelate:
- SMS PhotoTAN/OTP generat fără acțiune inițiată în aplicație;
- schimbare bruscă de IP și device;
- acces la cont la câteva secunde după un click pe un link raportat ca suspect.
AI-ul poate declanșa automat:
- blocarea temporară a sesiunii;
- trimiterea unei alerte push în aplicația mobilă: „Nu autorizați dacă nu ați inițiat această acțiune”;
- notificare în panoul de incident management pentru echipa de securitate.
Aici companiile IT românești au un avantaj clar: pot construi sau integra astfel de motoare AI în propriile produse SaaS, crescând valoarea pentru clienți din banking, e-commerce și fintech.
4. Ce ar trebui să facă o companie din România în mod concret
Majoritatea firmelor știu deja sfaturile clasice pentru utilizatori („nu da click pe linkuri dubioase”, „verifică domeniul”). Problema e că asta nu mai este suficient. E nevoie de măsuri tehnice, automatizate, cu componente AI, bine integrate în infrastructura IT.
4.1. Evaluare de risc și arhitectură de securitate cu AI
Primul pas realist:
- audit de securitate aplicat pe fluxuri de business (onboarding, login, plăți, acces intern);
- identificarea punctelor unde datele sensibile pot fi furate (parole, 2FA, PhotoTAN, card);
- definirea arhitecturii: ce se mută în cloud, ce rămâne on-prem, ce AI se folosește unde (endpoint, rețea, aplicație, fraud detection).
Companiile IT românești care dezvoltă software inteligent pot oferi acest tip de audit ca serviciu consultativ plus implementare – un model de business foarte cerut în Europa.
4.2. Integrarea AI în produsele și serviciile existente
Câteva exemple concrete, aplicabile rapid:
- Bănci și IFN-uri: motoare AI de scoring de fraudă integrate în sistemul de core banking și aplicațiile mobile;
- Fintech & SaaS românesc: module de „fraud detection as a feature” pentru clienții lor B2B;
- Retail & e-commerce: monitorizare AI pentru tranzacții suspecte, conturi noi, carduri testate în serie;
- Companii IT & outsourcing: includerea de componente de securitate AI (detecție phishing, anomalii) în proiectele de dezvoltare pentru clienți internaționali.
Nu e nevoie să construiești totul from scratch. Există:
- platforme comerciale cu API de fraud detection;
- biblioteci open-source pentru UEBA și anomaly detection;
- servicii cloud (AWS, Azure, GCP) cu modele pre-antrenate, ce pot fi adaptate la datele locale.
4.3. Automatizarea răspunsului la incidente (SOAR + AI)
Un alt pas esențial: automatizarea reacției, nu doar a detecției. Asta înseamnă:
- playbook-uri automate: dacă se detectează X, se execută Y (blocare cont, resetare parolă, trimitere email/SMS);
- prioritizarea incidentelor prin AI – echipa de securitate vede primele cele mai critice cazuri;
- generarea automată de rapoarte pentru management și, la nevoie, pentru autorități.
Pentru un CISO sau CIO român, asta înseamnă mai puține nopți nedormite și mai puțin „haos pe Telegram/WhatsApp” când apare un incident grav.
5. Ce rol joacă educația utilizatorilor când ai deja AI în spate
AI nu înlocuiește bunul simț digital, ci îl completează. Atacuri ca „Spiderman” rămân posibile doar dacă cineva, la un moment dat, dă click pe un link fals.
Companiile pot folosi tot AI pentru simulări de phishing și micro-training-uri personalizate:
- campanii interne care trimit e-mailuri de test, adaptate pe profilul fiecărui departament;
- măsurarea timpului de reacție (cine raportează, cine ignoră, cine cade în capcană);
- generarea de mini-cursuri de 3–5 minute exact pe tipul de greșeală făcută.
În zona de retail și banking pentru persoane fizice, o abordare sănătoasă este integrarea de educație contextuală direct în aplicație:
- când utilizatorul introduce un OTP, aplicația îi arată un mesaj clar: „Introduceți codul doar dacă faceți acum X”;
- dacă sistemul AI vede că OTP-ul pare nelegat de o acțiune, trimite instant: „Dacă nu ați inițiat nimic, sunați imediat la numărul de pe card”.
Așa transformi AI-ul dintr-un „motor invizibil” într-un asistent real pentru utilizatorii tăi, care îi ajută să nu devină victime.
6. De ce „Spiderman” e un semnal de alarmă pentru industria IT din România
Pentru seria „AI în Industria IT din România: Servicii și Produse”, cazul „Spiderman” e un exemplu foarte clar de către ce se îndreaptă piața:
- Clienții corporate nu mai caută doar „dezvoltare software” sau „aplicație mobilă”, ci produse cu AI de securitate integrat.
- Băncile și fintech-urile din vest vor prefera tot mai mult furnizori IT care pot livra pachete end-to-end: dezvoltare, DevOps cu AI, testare automatizată, plus fraud detection & cybersecurity AI.
- Companiile românești care investesc acum în astfel de capabilități vor fi cele care câștigă proiectele mari în următorii 3–5 ani.
Atacurile de tip „Spiderman” arată clar: infractorii folosesc automatizare, modularitate, targetare inteligentă. Dacă businessul tău nu răspunde cu propria ta inteligență artificială, rămâi mereu cu un pas în urmă.
Dacă vrei ca următorul articol despre un nou tip de phishing să nu te prindă nepregătit, întrebarea reală pentru 2026 nu e „Dacă folosim AI în securitate?”, ci „Cât de bine integrat este AI-ul în tot ce înseamnă protecția datelor, a clienților și a veniturilor noastre?”.