Рекламная ботсеть похищала по 6 млн долларов ежемесячно

Рекламная ботсеть похищала по 6 млн долларов ежемесячно

Независимая ИТ-компания Spider.io сегодня опубликовала отчет, согласно которому ей удалось обнаружить ботнет, который крадет более 6 млн долларов в месяц за счет фиктивных показов рекламы и поддельных переходов по рекламным объявлениям. Новая ботсеть, получившая название Chameleon, состоит из более чем 120 000 Windows-компьютеров в США, которые симулируют поведение реальных интернет-пользователей, совершая переходы по рекламным объявлениям и генерируя миллионы долларов рекламной выручки, так как с точки зрения рекламных систем они выглядят как обычные люди.

В Spider.io говорят, что мошенничество с кликами стоит рекламодателям довольно больших денег: в среднем рекламодатели платят по 69 центов за 1000 рекламных показов в сети. Chameleion открутила как минимум 14 млрд рекламных показов, обслуживавших 202 сайта на территории США, передает cybersecurity.ru.

Исследователи говорят, что все бот-браузеры выдавали себя за Internet Explorer 7 под управлением Windows 7. Работала бот-сеть через программную разработку Trident, способную работать с JavaScript. "Каждый бот использовал целый арсенал средств, чтобы заставить рекламные системы полагать, что они работают с настоящими пользователями", - говорят в Spider.io. Также в компании говорят, что пользователи зараженных ПК сталкивались с частыми зависаниями и перезагрузками компьютеров.

На момент блокировки бот-сети, под ее контролем было не менее 50 000 статических IP-адресов, помогавших создавать легитимность рекламных переходов.

Первые следы рекламной бот-сети были обнаружены еще в декабре 2012 года, а в феврале активность Chameleon значительно выросла.

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