История вредоносных программ одной картинкой

ESET рассказала об истории вредоносного софта

Компания ESET опубликовала интересную инфографику, которая рассказывает о 30-летней истории разработки вредоносного софта. Специалисты сообщили о датах возникновения и подробностях самых известных экземпляров такого ПО.

Первый вид вредоносного софта под названием Brain появился в Пакистане в 1986 году. Программа заражала загрузочный сектор дискет. Её изобрели не со злым умыслом, а ради веселья и исследования. Код содержал имена, адреса и контактные данные своих создателей. Brain сделали для исследования брешей безопасности в операционной системе. Об этом в интервью 2011 года заявил один из авторов кода Ам-джад Фарук Алви (Amjad Farooq Alvi).

В следующем году появился вирус Stoned из Новой Зеландии. Он выводил на загрузочный экран компьютера фразу «Your PC is now Stoned!» через каждые восемь запусков ПК. Первым опасным вредоносным софтом был Morris Worm. Изначально целью программы был подсчет количества ПК, подключенных к Сети. К сожалению, в софте был баг, который заставлял его постоянно дублировать себя и распространять с зараженного компьютера на соединенные устройства.

В 1995 году появился первый макровирус, который использовал функцию макро в Microsoft Word. Это позволило пользователям записывать команды, которые выполняются автоматически и не делать одно и то же задание снова и снова. Вскоре начали выходить AOL трояны, а затем червь Melissa, который заражал сети Microsoft и Intel, рассылая себя первым 50 контактам в почтовом клиенте Outlook.

Первым мобильным вредоносным софтом считается Commwarrior, найденный в 2005 году. Его распространяли через мультимедийные сообщения, отосланные с помощью Bluetooth. Изначально целью софта были телефоны на операционной системе Symbian Series 60.

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