Panda: скорость появления новых вредоносных кодов возросла на четверть

Panda: скорость появления новых вредоносных кодов возросла на четверть

Согласно последнему отчёту антивирусной лаборатории PandaLabs за первый квартал текущего года, количество активных в данный период времени угроз увеличилось по сравнению с прошлым годом. На протяжении первых трех месяцев 2011 года лаборатория PandaLabs в среднем ежедневно обнаруживала около 73 000 новых образцов вредоносного программного обеспечения, большинство которых оказались троянами. Что характерно, было зафиксировано увеличение количества появляющихся ежедневно угроз на 26% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.



В то время как лаборатория PandaLabs в течение 2010 года ежеквартально наблюдала постепенное увеличение количества вновь появляющихся угроз, рост был не столь заметен по сравнению с резким скачком показателя в последние два квартала.

Стоит отметить, что трояны всё ещё остаются наиболее распространённым типом угроз и на данный момент составляют 70% от общего числа вредоносного программного обеспечения. Это неудивительно, учитывая насколько прибыльным для мошенников может быть использование троянов, сообщает cybersecurity.ru

Технический директор антивирусной лаборатории PandaLabs Луи Корронс комментирует ситуацию: «Распространение программ в Интернете, позволяющих людям без специальных знаний запросто создавать трояны и организовывать нелегальный бизнес, особенно если это может обеспечить доступ к банковским реквизитам, влечёт за собой невероятный рост количества троянов в сети».

Не все виды троянов распространяются с одинаковой скоростью. Проанализировав подклассы обнаруженного вредоносного программного обеспечения, антивирусная лаборатория PandaLabs пришла к выводу о том, что количество банковских троянов уменьшилось, количество ботов осталось на том же уровне, а популярность поддельного антивирусного программного обеспечения снизилась. Тем не менее, число "загрузчиков" (downloader) значительно увеличилось. Так называемые загрузчики являются подклассом троянов, которые, однажды заразив компьютер пользователя, автоматически подключаются к сети Интернет и загружают ещё больше вредоносного прогреммного обеспечения. Хакеры часто используют этот метод, поскольку сам загрузчик небольшой по объёму (он содержит всего несколько строк кода), и может проникнуть на компьютер пользователя совершенно незаметно в отличие от других троянских программ.

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