Еще один эксплойт для уязвимостей в Adobe Reader

Еще один эксплойт для уязвимостей в Adobe Reader

Сегодня утром специалистами в области информационной безопасности лаборатории AV-Test был зарегистрирован новый эксплойт, который стал 50-миллионным образцом, попавшим в базу данных вирусного программного обеспечения.

Согласно источнику, эксплойт обнаружен в PDF файле, который пытался проникнуть в систему, эксплуатируя уязвимость в Adobe Reader.  Вредонос пока не идентифицирован и не имеет названия, однако антивирусные продукты компаний Authentium, Eset, F-Prot, Kaspersky и McAfee обнаружили подозрительный объект, провозгласив об этом: "HEUR:Exploit.Script.Generic". Что касается остальных антивирусов, то тут остается надеяться, что они отреагируют на характерное поведение зловреда при открытии файла.

Новый образец лишь подтверждает то, что злоумышленники не пытаются использовать уязвимости в операционных системах или обозревателях для проникновения в систему; вместо этого вирусописатели сосредоточились на использовании ошибок в коде приложений. Помимо Adobe Reader они используют уязвимости в плагинах Flash и Java. В случае если на компьютере установлена устаревшая версия приложения с известными уязвимостями, то проникновение в систему становистя минутным делом. В связи с этим эксперты настоятельно советуют пользователям обновлять их программное обеспечение до актуального состояния.

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