Эксперты выяснили стоимость тысячи зомби

Эксперты выяснили стоимость тысячи зомби

Инфицированные компьютеры, входящие в состав ботнетов, распространяют вредоносную информацию с разной скоростью — в зависимости от того, где они сами находятся. Американские эксперты из Калифорнийского университета в Беркли сообщают о существовании целого рынка зомби-машин, получившего название «pay-per-install» (PPI). На этом рынке существуют свои продавцы и покупатели и свои, уже установившиеся расценки.



Так, машины для ботнетов из США стоят дороже зараженных компьютеров из Азии. Известно, что тысяча зомби-компьютеров из США или Великобритании обойдутся покупателю от 110 до 180 долларов; «начинка» для ботнетов из Европы — от 20 до 60 долларов и менее 10 долларов за тысячу машин из любой другой страны, сообщает securelist

Нередко готовые к продаже ботнеты уже подготовлены для работы с конкретными регионами. Например, программы Ertfor, SecuritySuite и SmartAdsSolutions предназначены для работы на США и Европу, Gleishug «заточена» только под США, а руткит Rustock работает по всему миру. Эксперты объясняют это специализацией самих программ. Так, Rustock для рассылки спама требует только ввод IP-адресов. А для SecuritySuite, занимающейся распространением фальшивых антивирусов, необходимы разноязычные версии для разных стран. Кроме того, для поддержки региональных платежных систем может потребоваться специальное программное обеспечение.

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