Американский исследователь обвинил жителя Санкт-Петербурга в написании TDSS

Американский исследователь обвинил жителя Санкт-Петербурга в написании TDSS

Американский независимый исследователь в области информационной безопасности Брайан Кребс с помощью логических рассуждений пришёл к выводу о том, что житель Санкт-Петербурга Чингиз Галдзиев имеет отношение к созданию широко известной вредоносной программы TDSS. Свои рассуждения Брайан Кребс довольно подробно изложил в двух статьях в своём блоге KrebsOnSecurity. Тем не менее, данные рассуждения не доказывают напрямую тот факт, что автором TDSS является именно Чингиз Галдзиев.

Первая запись блога Кребса, в которой описывалась одна из схем получения прибыли злоумышленниками от бот-сети, созданной из компьютеров, заражённых TDSS, была опубликована 6 сентября.

Со ссылкой на исследование "Лаборатории Касперского" и других специалистов Брайан Кребс изучил статистику использования заражённых TDSS компьютеров для предоставления платного анонимного доступа к Интернету.

В частности, Кребс пишет о том, что злоумышленники разработали плагин для браузера Firefox для того, чтобы их клиентам было удобно использовать платные прокси-серверы для испования интернет-трафика заражённых компьютеров. В качестве "внешней вывески" для клиентов используется сайт, расположенный в домене awmproxy.net, который предлагает "самые быстрые анонимные прокси-серверы".

Что касается стоимости услуг, предлагаемых злоумышленниками, то обычный анонимный прокси-сервер для браузера обойдётся клиенту в 3 доллара США за день использования или 25 долларов в месяц. Прокси-сервер, который может анонимизировать весь сетевой трафик на компьютере клиента, будет стоить от 64 до 500 долларов в месяц. За 160 долларов в неделю клиент может получить в своё управление 100 компьютеров, заражённых TDSS. Сервис, который злоумышленники назвали AWMproxy, принимает оплату через платёжные системы PayPal, Mastercard и Visa.

Сайт awmproxy.net в настоящее время в среднем предлагает в аренду около 24 000 прокси-серверов. Это число постоянно меняется. Связано это, например, с тем, что пользователи заражённых компьютеров отключают их на ночь или на время выходных дней.

В среду Брайан Кребс опубликовал ещё одну запись в блоге, где провёл анализ кода сайта awmproxy.net. В частности, в страницы сайта был интегрирован код Google Analytics, идентификатор которого соответствовал ещё шести другим сайтам, судя по информации, которую Кребс получил на сайте ReverseInternet.com.

Используя сервисы, предлагаемые сайтом domaintools.com, исследователь изучил историю ресурса awmproxy.com, являющегося клоном awmproxy.net, и выяснил, что он был зарегистрирован в 2008 году на электронный адрес fizot@mail.ru.

Этот ящик также использовался для регистрации сайта fizot.com (ныне не функционирующий), зарегистрированный на Чингиза Галдзиева. Также, используя этот адрес Кребс вышел на учётную запись Чингиза Галдзиева в Live Journal (Живом журнале).

В одной из записей в ЖЖ Чингиз Галдзиев опубликовал видео-файл, выложенный на YouTube, на котором изображена принадлежащая ему машина Porsche с номером Н666ХК 98. Данный номер соответствует Санкт-Петербургу.

В настоящее время Чингиз Галдзиев, который, по мнению исследователя скрывается под ником Fizot, удалил все записи из своего аккаунта в ЖЖ, а также удалил все видеофайлы, выложенные им в YouTube.

В настоящее время под этим аккаунтом в ЖЖ находится единственная запись, в которой сказано, чтобы Fizot'а не беспокоили, так как он "давно продал бизнес по предоставлению прокси-серверов". Вместо этого Fizot предлагает обратиться к актуальному хозяину ресурса.

Брайан Кребс с помощью логических рассуждений пришёл к выводу о том, что житель Санкт-Петербурга Чингиз Галдзиев имеет отношение к созданию широко известной вредоносной программы TDSS. Свои рассуждения Брайан Кребс довольно подробно изложил в двух статьях в своём блоге KrebsOnSecurity. Тем не менее, данные рассуждения не доказывают напрямую тот факт, что автором TDSS является именно Чингиз Галдзиев.

" />

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