Trojan.Gapz.1 заражает Windows по-новому

Trojan.Gapz.1 заражает Windows по-новому

В антивирусную лабораторию компании «Доктор Веб» поступил очередной образец вредоносной программы, реализующей функции буткита и способной скрывать свое присутствие в инфицированной системе.

В данном приложении, добавленном в вирусные базы под именем Trojan.Gapz.1, применяются достаточно интересные механизмы заражения пользовательского компьютера. Одно из предназначений руткита — создание на инфицированном ПК среды для загрузки своих основных модулей, несущих различную функциональную нагрузку.

Trojan.Gapz.1 способен работать как в 32-битных, так и в 64-битных версиях ОС Windows. В процессе заражения троянец проверяет версию используемой на инфицируемом компьютере системы. Соответственно, сама процедура установки этой вредоносной программы различается в зависимости от вида платформы. Троянец также способен активно использовать уязвимости ряда системных компонентов, что позволяет ему осуществить выполнение специальным образом сформированного кода, что весьма нетипично для подобного класса угроз.

Инсталлятор буткита осуществляет попытки обхода механизма контроля учетных записей (User Accounts Control, UAC), предотвращающего несанкционированный запуск в системе исполняемых файлов, эксплуатируя уязвимости графической подсистемы Windows. Интересен тот факт, что схожую технологию (использование специально подготовленного шрифта Dexter Regular) применял в свое время известный троянец Trojan.Duqu, подробно исследованный специалистами различных антивирусных компаний.

Затем Trojan.Gapz.1 анализирует структуру жесткого диска инфицируемого компьютера, формирует специальный образ и размещает его в зарезервированных секторах диска. После этого троянец модифицирует одно поле в загрузочном секторе диска, и таким образом заставляет системный загрузчик подгрузить и запустить вредоносное приложение.

Фактически руткит Trojan.Gapz.1 — ядро сложной вредоносной программы, основная задача которой заключается в том, чтобы создать подходящую среду для загрузки других компонентов троянца. В процессе своего запускаTrojan.Gapz.1 подгружает с диска бинарный образ, содержащий набор из нескольких модулей и блока конфигурационных данных. Эти модули представляют собой блоки специальным образом собранного кода, который в процессе своего выполнения взаимодействует с собственным API руткита. Назначение и функциональные возможности этих компонентов пока еще до конца не изучены; например, один из модулей обладает способностью устанавливать соединение с удаленным командным центром и загружать оттуда исполняемые файлы. Так, специалистами компании «Доктор Веб» был зафиксирован факт загрузки вредоносного приложения, предназначенного для работы с платежной системой UCash.

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