Выявлена сеть из 1500 зараженных PoS-терминалов

Выявлена сеть из 1500 зараженных PoS-терминалов

Специалисты по информационной безопасности обнаружили глобальную сеть из 1500 POS-терминалов, инфицированных специализированным вредоносным ПО. Созданная хакерами сеть работает в 36 странах и также включает в себя машины, используемые для прочих операций в розничной торговле.



Согласно данным компании IntelCrawler, созданная ботсеть получила название Nemanja, ее центр управления находится в Сербии. В отчете компании говорится, что размер ботсети и ее глобальная распределенность говорит о том, что атаковавшие хакеры очень хорошо знакомы с системами автоматизации торговли в разных странах и хорошо представляют себе бизнес-процессы в торговле, сообщает cybersecurity.ru.

В блоге IntelCrawler отмечается, что прежде большинство ИТ-инцидентов в розничной торговле были связаны с малым бизнесом или индивидуальными сетями, тогда как сейчас речь идет о мультинациональной кампании. «Мы ожидаем роста числа инцидентов с участием сектора торговли, не исключаем новых случаев крупных утечек данных, а также появления нескольких семейств вредоносных кодов, ориентированных именно на торговый сектор», - говорят в компании.

Согласно данным этой компании, ботсеть Nemanja включает в себя 1478 зараженных систем, большая часть которых работает в США, Великобритании, Канаде, Австрии, Китае, России, Бразилии и Мексике. Анализ позволил выявить, что все целевые PoS-терминалы работали на основе разных систем, разных систем управления запасами и другого софта. Компания идентифицировала как минимум 25 разных программ автоматизации.

«Выявленные данные не говорят о том, что одни системы более уязвимы, чем другие. Это, скорее, говорит о том, что вредоносное ПО эволюционирует таким образом, что может работать на разных системах автоматизации сразу», отмечают в IntelCrawler.

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