Российские госхакеры атакуют европейский энергосектор

Российские госхакеры атакуют европейский энергосектор

Промышленные системы сотен европейских и американских энергетических компаний были заражены сложным дизайнерским программным обеспечением, связанным с «русскими госхакерами», утверждается в докладе антивирусной компании Symantec.

Неофициально, созданный вредонос получил название Energetic Bear. Он позволяет оператору в реальном времени отслеживать энергопотребление или управлять энергогенерирующим оборудованием, таким как ветровые или газовые турбины, а также электростанции в целом. В Symantec убеждены, что за созданием Energetic Bear стоит хорошо финансируемая организация, которой удалось скомпрометировать около 1000 организаций в 84 странах.

В целом вредонос распространяется по методике, похожей на методику Stuxnet — червя созданного совместными усилиями американских и израильских спецслужб. В прошлом Stuxnet успешно атаковал иранские ядерные центрифуги. Согласно сообщению Symantec, червь Energetic Bear распространяется примерно с начала года, однако до сих пор ареал его обитания тщательно отбирался. Практически все эпизоды заражения червем были целевыми и всегда сопровождались шпионажем, сообщает cybersecurity.ru.

Symantec называет группу хакеров, создавший Energetic Bear, Dragonfly. Данная группа специализируется на встраивании вредоносных кодов в легитимные программы и передачу их потенциальному получателю. В прошлом эта группа размещала вредоносы в оригинальных дистрибутивах, пакетах обновлений и других образцах софта.

Сообщается, что у одной из неназванных энергетических компаний было скомпрометировано порядка 250 промышленных систем. Также Symantec отмечает, что вредонос работал по традиционной клиент-серверной модели, получая управляющие команды с удаленного сервера. На сегодня Energetic Bear наиболее активен в Испании, США, Франции, Италии и Германии.

Эксперты отмечают, что созданный вредонос целенаправленно работает в секторе энергетики, собирая широкий спектр данных, а это указывает на масштабного государственного или окологосударственного заказчика.

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