Быстрая эволюция Zeus P2P беспокоит экспертов

Быстрая эволюция Zeus P2P беспокоит экспертов

Разработчик сетевых средств защиты ThreatMetrix Labs опубликовал аналитический отчёт, посвящённый свежим вариантам P2P-трояна Zeus. По мнению экспертов, эта вредоносная программа сейчас получила очень широкое распространение. Последние варианты Zeus используют распределённую систему управления, в которой вообще не существует C&C-серверов, а все команды поступают в сеть P2P напрямую от злоумышленников через один из ботов, после чего распространяются по сети.

Целостность системы соблюдается за счёт криптографической защиты конфигурационных файлов. Эксперты компании ThreatMetrix Labs с горечью признают, что изменение криптографической защиты делает невозможным автоматическое определение нового варианта зловреда существующими антивирусными системами, в том числе бессильна перед трояном и система ThreatMetrix, передает xakep.ru.

«Постоянное изменение шифрования в Zeus P2P вызывает сильное беспокойство, — сообщается в отчёте. — За последнее время мы выявили как минимум шесть разных вариантов».

Другими словами, владельцы ботнета под прикрытием криптографии постоянно внедряют новые векторы атак, в то время как исследователи практически ничего не могут сделать.

В отчёте ThreatMetrix приводятся примеры некоторых новых типов атак, которые удалось обнаружить у ботов Zeus благодаря расшифровке одного из конфигурационных файлов. Анализу подвергся образец Zeus с MD5-хэшем 7ebe4e6f8e5ea5981f4b32cd9465e6a3 (внутреннее название NR30).

Статический анализ показал, что у этого образца 988 функций, из которых 561 присутствует в прошлогоднем коде, и 427 новых, добавленных после ноября. То есть различных разновидностей Zeus происходит очень быстро. Программа подверглась значительным изменениям: по сравнению с оригинальной версией, изъяты все операции по снятию паролей от ftp и покерных сайтов, в бэкдор добавлена новая команда fs_find_by_keyword.

Исследователи показывают, как авторы трояна внесли маленькое изменение в процедуру шифрования конфигурационного файла: теперь он шифруется четырёхбайтовым ключом XOR, который формируется из следующих элементов:

(item length << 0x10) | (0xFFFF & item id) | (BinStorage Count << 8)
По словам экспертов, это заняло у авторов программы пару часов, после чего новый вариант Zeus стал опять невидим для антивирусов.

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