Новый вариант троянца Zeus стал пиринговым

Новый вариант троянца Zeus стал пиринговым

Финансовое вредоносное программное обеспечение Zeus получило обновление, оснащающее его пиринговой функциональностью. С P2P-возможностями закрытие хакерских ресурсов становится куда более сложной задачей, а сам троянец получает дополнительную степень гибкости для проведения мошеннических операций.



Роман Хасси, создатель интернет-проектов Abuse.ch и SpyEye, говорит, что обнаруженная им новая версия троянца Zeus представляет собой значительный шаг вперед в сравнении с другими версиями данного вредоноса.

Около года назад авторы Zeus уже сделали попытку в сторону отхода от единого командного центра и перехода к более сложной многодоменной системе. Система Licat to Zeus, обнаруженная антивирусной компанией Trend Micro, использовала специальный алгоритм для генерации случайных доменов, работающий по аналогии с системой червя Conficker. Таким образом, распространение шло со случайных доменов, сообщает cybersecurity.

Хасси говорит, что несколько недель назад он заметил новый алгоритм работы командных центров Licat. Поместив последний полученный вариант червя Zeus в программную "песочницу", эксперт заметил наличие странного UDP-трафика. Дальнейший анализ показал, что новый вариант Zeus имел несколько заранее встроенных IP-адресов, отвечавших инфицированным системам. Данные системы по цепочке зараженных ПК рассылали обновленные копии Zeus ранее зараженным системам и таким же образом передавали данные.

Таким образом, отследить конечного получателя можно было лишь проследив всю цепочку коммуникаций, которая может насчитывать сотни тысяч компьютеров.

Хасси предполагает, что данный вариант Zeus мог быть создан обособленной группой мошенников, которая к разработчикам оригинального троянца не имеет отношения. Также эксперт отмечает, что пиринговая версия Zeus уже разошлась большими масштабами - за сутки он обнаружил более 100 000 IP-адресов, с которыми взаимодействовал троянец. Большая часть зараженных компьютеров расположена в США, Италии и Индии.

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