Gameover стучится в итальянские банки

Gameover стучится в итальянские банки

Анализ нового конфигурационного файла Gameover, оказавшегося в распоряжении F-Secure,показал, что операторы этого троянца открыли сезон охоты в системах итальянского онлайн-банкинга. В обновленном файле прописаны около десятка таких систем, включая местные сервисы Deutsche Bank, — подключение к которым должен отслеживать зловред. В числе мишеней оказались и арабские банки.

Эксперты автоматизировали сбор IP-адресов р2р-модификации ZeuS, известной как Gameover, в минувшем мае. Ареал распространения Gameover охватывает Северную и Южную Америку, Западную Европу, страны СНГ, Африку, Ближний Восток и Азиатско-тихоокеанский регион. К удивлению исследователей, около 10% заражений пришлось на долю одной страны ― Италии.

Данные F-Secure подтверждает статистика SecureWorks (ныне в составе Dell), приведенная вдобротном исследовании, посвященном Gameover, которое было опубликовано в минувшем июле. По оценке SecureWorks, на долю Италии приходится 9,2% IP-адресов, ассоциированных с данным троянцем, и 5,1% уникальных ботов (расхождение в числах объясняется тем, что эксперты фиксировали динамические IP). Италия занимает 3 место в ТOP 10 стран по числу заражений Gameover ― после США (22,1% ботов, 29,2% IP-адресов) и Германии (7,2% и 4,7% соответственно), сообщает securelist.com.

Gameover был идентифицирован как р2р-модификация ZeuS осенью прошлого года, хотя ботнет, созданный на его основе, RSA обнаружила годом ранее. По данным SecureWorks, в настоящее время в составе этой зомби-сети числятся около 680 тыс. зараженных машин в 226 странах. Gameover распространяется через спам-рассылки с ботнета Cutwail. URL, рассылаемый в спамовых письмах, привязан к взломанным сайтам, которые перенаправляют пользователя на эксплойт-площадки Blackhole. В результате отработки эксплойта на машину жертвы загружается даунлоудер, известный как Pony, который закачивает со стороннего ресурса целевой бинарник.

Согласно статистике SecureWorks, с марта по июль Gameover атаковал свыше 40 финансовых учреждений ― в основном, небольших. Особенно он докучал американцам, и ФБР неоднократнопубликовало предупреждения о спам-рассылках, нацеленных на засев этого зловреда, а также об особом трюке, который используют его операторы. Чтобы воспрепятствовать отзыву мошеннической транзакции, инициированной Gameover, злоумышленники параллельно проводят DDoS-атаку на банковский сайт.

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