Турецкий бекдор маскируется под системную службу Windows

Турецкий бекдор маскируется под системную службу Windows

Среди предполагаемых создателей современных вредоносных программ нередко встречаются как жители стран бывшего СССР, так и носители китайского языка — определенные выводы об авторстве тех или иных угроз можно сделать на основе анализа их кода. На этом фоне весьма примечателен бэкдор BackDoor.Zetbo.1, обнаруженный специалистами компании «Доктор Веб» еще в конце мая 2014 года, — судя по обилию в его структуре соответствующих строк, разработчиками этого троянца, способного выполнять на инфицированном компьютере различные команды, являются вирусописатели из Турции.

Вредоносная программа BackDoor.Zetbo.1 устанавливается в систему под видом службы Windows Power Management (winpwrmng), имеющей следующее описание: Allows Users to Manage the Power Options. Бэкдор сохраняется на диск в виде исполняемого файла с именем taskmgr.exe, а все свои файлы он хранит в папке %APPDATA%\Roaming\. При установке в систему BackDoor.Zetbo.1 выводит сообщение на турецком языке: rundll bu dosyayı açamıyor. Dosya çok büyük, что в переводе означает: «rundll не может открыть этот файл. Файл слишком велик», сообщает news.drweb.com.

Запустившись на зараженном ПК, вредоносная служба следит за тем, работает ли в системе бэкдор, и, если нет, осуществляет его принудительный запуск. При попытке остановки службы троянец завершает работу Windows, демонстрируя на экране сообщение: Windows had to be closed. Windows Power Services is turned off.

Основное предназначение этой вредоносной программы вполне обычно для бэкдоров — выполнение на инфицированном компьютере различных команд, поступающих от управляющего сервера (адрес которого «зашит» в теле самого бота), в том числе команд на обновление, удаление файлов, проверку наличия на диске собственных компонентов, завершение работы системы. Троянец способен передавать злоумышленникам различную информацию о зараженной машине (например, серийный номер жесткого диска).

Вместе с тем, весьма любопытен способ получения бэкдором параметров от управляющего сервера: соединившись с удаленным узлом, BackDoor.Zetbo.1 ищет размещенную на нем злоумышленниками специальную веб-страницу, на которой расположено несколько кнопок. Проанализировав значения html-тэгов, отвечающих за отображение этих кнопок в браузере, троянец определяет необходимые для своей работы конфигурационные данные.

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