3,2 miljoen Indiase betaalkaarten gestolen bij cyberaanval

3,2 miljoen Indiase betaalkaarten zijn gestolen door cybercriminelen. Het gaat om één van de grootste diefstallen van betaalkaarten in India ooit.

Dit meldt The Economic Times. Van de betaalkaarten zijn naar schatting 2,6 miljoen stuks afkomstig van het Visa en MasterCard platform, terwijl 600.000 betaalkaarten van het Indiase RuPay platform zijn. De nationale bank van India, HDFC Bank, ICICI Bank, YES Bank en Axis Bank zouden het zwaarst zijn getroffen door de diefstal. Om misbruik van de gestolen betaalkaarten te voorkomen moeten getroffen gebruikers hun pincode wijzigen.

De betaalkaarten zouden zijn gestolen met behulp van malware die is geïnstalleerd op betaalsystemen van Hitachi Payment Services. Al langer duiken er met enige regelmaat bericht op over cyberaanvallen op betaalsystemen. Denk hierbij aan grootschalige diefstallen van creditcards bij onder andere Target, Home Depot en de Hilton hotelketen.

Meer over
Lees ook
De speciale exploitatiecyclus van TA422: week na week hetzelfde

De speciale exploitatiecyclus van TA422: week na week hetzelfde

Proofpoint onderzoekers zagen vanaf eind maart 2023 dat de Russische Advanced Persistent Threat (APT) TA422 gemakkelijk gepatchte kwetsbaarheden gebruikte om verschillende organisaties in Europe en Noord-Amerika aan te vallen. TA422 overlapt met de aliassen APT28, Forest Blizzard, Pawn Storm, Fancy Bear en Blue Delta. De Amerikaanse inlichtingsdie1

Onderzoek Proofpoint: TA571 levert IcedID Forked Loader

Onderzoek Proofpoint: TA571 levert IcedID Forked Loader

Onderzoekers van Proofpoint ontdekten dat TA571 de Forked-variant van IcedID levert in twee campagnes. Dit vond plaats op 11 en 18 oktober 2023. Beide campagnes bevatten meer dan 6.000 berichten die allemaal een impact hadden op meer dan 1.200 klanten in verschillende sectoren verspreid over heel de wereld.

Zowel cybercriminelen als –verdedigers gebruiken AI

Zowel cybercriminelen als –verdedigers gebruiken AI

Nieuwe ISACA-gids ondersteunt bedrijven bij het managen van generatieve AI-risico’s