Системы мониторинга банков не видят новую версию SpyEye

Системы мониторинга банков не видят новую версию SpyEye

Об этом на днях сообщила компания Trusteer, предупредив о выходе новой версии троянца SpyEye. Кроме того, по данным компании, этот зловред помимо США и Великобритания захватывает новые территории.  

В своем блоге генеральный директор Trusteer Мики Будаи сообщил, несмотря на то, что все же основной целью троянца являются британские и американские пользователи, такие страны как Япония, Китай и Россия тоже присутствуют в списке атакуемых, как и многие другие, число которых за последние три месяца значительно выросло.

Троян  SpyEye зачастую принимается за недорогой аналог банковского трояна ZeuS, однако, по мнению г-на Будаи, у них есть основное различие. Оно состоит в том, что теперь SpyEye снабжен новым кодом, с помощью которого он может незаметно обходить традиционные фильтры, имеющиеся в банковских системах мониторинга.

«По всей видимости, - пишет он,- авторы троянца изучили механизмы защиты, используемые в банках, и теперь пытаются применить эти знания для разработки способов обхода».

Причем, как утверждают специалисты, развитие функционала вредоносных программ будет быстрее, чем средств защиты от них. Это подтверждается данными наблюдения, согласно которым каждую неделю появляется по две новые версии зловреда.

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