Музыка из файлообменных сетей может навредить

Музыка из файлообменных сетей может навредить

Специалисты антивирусной лаборатории BitDefender объявили, что 15 октября обнаружили четыре критические уязвимости в медиа-проигрывателе Winamp 5.x. Образцы вредоносного кода, использующие эти уязвимости для проникновения на компьютер жертвы, распространились по всей Сети.



Кибер-преступники использовали специальным образом поврежденный файл формата MTM (аудио файл, сходный с MOD или MIDI), рассылаемый жертвам в виде вложения электронной почты, публикуемый в социальных или файлообменных сетях. Взлом начинался в тот момент, когда пользователь загружал файл и добавлял его в список воспроизведения проигрывателя.

При этом добавление файла было только частью преступления. Чтобы запустить работу вируса, злоумышленникам требовалось заставить пользователя просмотреть информацию о файле с помощью проигрывателя Winamp, для чего были необходимы различные ухищрения из области социальной инженерии. После чего запускался эксплойт, инициализируя службу, открывающую доступ к системе через порт 4444 и ожидающую соединения извне. В результате такого соединения злоумышленник получал полный доступ к системе с привилегиями пользователя, запустившего Winamp.

Во избежание заражения этим и подобными вирусами, специалисты BitDefender рекомендуют скачивать файлы только из проверенных источников, а также не предпринимать никаких действий с компьютером, если это советуют незнакомые люди.

Источник

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru