ЛК обнаружила связь между кампаниями кибешпионажа Epic и Turla

ЛК обнаружила связь между кампаниями кибешпионажа Epic и Turla

Лаборатория Касперского выяснила, что инструменты атаки, использующиеся в недавно обнаруженной операции Epic, свидетельствуют о ее связи с раскрытой в начале года кампанией кибершпионажаTurla. Анализ технологий, применяемых создателями Epic, дает основание предположить, что эта операция является начальной стадией более широкой кампании Turla и позволяет понять, как именно происходит заражение пользователей, подвергшихся этой угрозе.

Помимо этого, эксперты пришли к выводу, что за всеми этими кибершпионскими операциями с большой долей вероятности могут стоять русскоговорящие хакеры. Косвенным подтверждением этого является одно из внутренних названий бэкдоров Epic – Zagruzchik.dll. Кроме того, основная панель управления Epic устанавливает язык на кодовой странице 1251, которая используется для отображения кириллических символов.

Вредоносные атаки Epic начались в 2012 году и достигли своего пика в январе-феврале 2014 года. Последний раз активность в рамках этой кампании была зафиксирована «Лабораторией Касперского» совсем недавно – 5 августа. Атаки были нацелены, прежде всего, на правительственные органы, посольства, военные ведомства, исследовательские и образовательные учреждения, а также фармацевтические компании.

Больше всего жертв Epic эксперты обнаружили во Франции. В целом же заражению подверглись пользователи 45 стран, большая часть которых расположена в Европе и на Ближнем Востоке. Россия также попала в число стран, столкнувшихся с угрозой Epic, – на данный момент она занимает четвертое место в рейтинге наиболее пострадавших государств.  

 

 

Как установила «Лаборатория Касперского», хакеры, стоящие за операцией Epic, используют эксплойты под уязвимости нулевого дня, методы социальной инженерии и атаки типа watering hole, предусматривающие преднамеренное заражение наиболее посещаемых потенциальными жертвами легальных веб-сайтов.

При попадании в систему бэкдор Epic получает права администратора и передает на командный сервер информацию о жертве, которая позволяет понять, кто перед атакующими. В случае если зараженный компьютер принадлежит сотруднику одной из организаций, интересных злоумышленникам, хакеры используют вредоносное ПО Epic для развертывания более сложного бэкдора. Этот шпион известен какCobra/Carbon system или Pfinet и является одним из инструментов атаки в масштабной кибершпионской кампании Turla.

«Результаты нашего анализа говорят о том, что мы имеем дело с многоэтапной вредоносной кампанией, началом которой является операция Epic. Мы предполагаем, что на данном этапе атакующие хотят «встать на ноги» и найти наиболее перспективных, с точки зрения информации, жертв. Если им это удается, то зараженное устройство подключается к вредоносной системе Carbon system, через которую злоумышленники получают нужные им данные. Для осуществления же более сложных атак в рамках кампании Turla злоумышленники используют полнофункциональную кибершпионскую платформу, известную под именами Snake или Uroburos», – рассказывает Александр Гостев, главный антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского».  

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