Zues обновился в стиле P2P, в каждом боте стоит nginx

Zues обновился в стиле P2P, в каждом боте стоит nginx

Исследователи из Symantec обнаружили, что в новой версии Zeus/SpyEye рядовые боты могут выступать в качестве командных серверов. Это значительно осложнит нейтрализацию ботнетов, ведь раньше главным методом обезвреживания сети заражённых компьютеров была блокировка C&C-серверов либо перехват управления с помощью подставного C&C-сервера. Кроме того, такой метод пиринговой организации узлов осложняет поиск владельца ботнета и делает бессмысленной работу сервиса Zeustracker.



В целом, данный форк, то есть параллельная версия Zues, действительно впечатляет: авторы использовали несколько новых защитных методов против перехвата управления. Исследователи говорят, что намёки на отказ от простых C&C-серверов в пользу пиринговой модели появились ещё в прошлом билде Zeus в конце 2011 года, передает xakep.ru.

В новом варианте эта линия продолжилась: ботнет использует сеть P2P для сбора информации и повышения выживаемости. Раньше между узлами передавался список C&C-серверов, и в случае потери связи с одним сеть переключалась на следующий в списке. Сейчас же C&C-серверы полностью исчезли из системы: команды напрямую получает один из узлов P2P-сети и распространяет их по сети. Боты научились получать друг от друга команды, конфигурационные файлы, исполняемые файлы. На рисунке показана схема организации в старом и новом вариантах Zeus.

 

Ещё одним интересным новшеством стал частичный переход на коммуникации по UDP, а не по TCP. В прошлой версии использовалось только самодельное UDP-рукопожатие. В случае успеха, боты обменивались конфигурационными файлами и прочим по TCP. Теперь же передача данных тоже идёт по UDP. На скриншотах показан трафик старого и нового вариантов Zeus.

 

 

 Немного усовершенствовалась также система шифрования.

 

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