Обнаружен миниатюрный банковский троян Tinba

Обнаружен самый маленький банковский троян Tinba

Исследователи в области безопасности из CSIS Security Group обнаружили новый банковский троян Tinba, который собирает конфиденциальные данные пользователей, перехватывая трафик. Однако отличительной особенностью этой вредоносной программы является ее размер, который составляет всего 20 килобайт.

Несмотря на столь небольшие размеры банковский троян Tinba, также известный как Zusy, по функционалу ничем не уступает своим известным предшественникам. Попав на компьютер жертвы, он прописывается в обозревателе и, перехватив трафик, собирает конфиденциальные данные. Среди них могут оказаться как коды авторизации операций (TAN, transaction authentication number), коды двухфакторной аутентификации, так и другие важные данные.

Специалисты отмечают, что троян снабжен довольно изощренными механизмами обхода антивирусной защиты, поэтому обнаружить его довольно сложно. После установки он создает свой процесс Version Reporter Applet (winvert.exe), который хранится в системной папке операционной системы. Помимо этого он внедряется в такие процессы как svchost и explorer. А для захвата трафика он внедряется в адресное пространство программ, к примеру, iexplorer.exe и получает доступ к управлению приложением. Для связи со своими контрольно-командными серверами троян использует четыре домена, которые служат своеобразной страховкой при возможном отключении одного из них.

Как пояснил Питер Круз партнер и специалист в области безопасности компании CSIS, примечательным является то, что Tinba изменяет заголовки X-FRAME-Options таким образом, что безопасное соединение с внешними серверами или вебсайтами по HTTPS становится открытым. Основной целью трояна являются ресурсы финансовых учреждений, но, в отличие от аналогов, список его целей очень ограничен.

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