Банковский троян загружает обновления из фавиконов через Tor2Web

Банковский троян загружает обновления из фавиконов через Tor2Web

Похоже, банковский троян Vawtrak претендует на звание самого креативного зловреда из существующих. В последней версии эта малварь научилась загружать обновления из фавиконов, используя Tor2Web прокси. Об эволюции Vawtrak рассказывается в отчёте специалистов по безопасности из антивирусной лаборатории AVG Technologies.

Особенно распространённый в США, Великобритании и Чехии троян попадает на компьютеры различными способами, через drive-by атаки, эксплоит-паки и загрузчики. Затем он получает доступ к банковскому счёту жертвы, а также задействует известный модуль Pony для копирования всех возможных учётных данных, передает xakep.ru.

В последней версии трояна наибольший интерес исследователей привлекли две функции: использование стеганографии (прячет адреса серверов обновлений в фавиконы) и использование Tor2Web прокси.

Стеганография помогает скрыть сам факт загрузки списка адресов для обновления, поскольку скачивание фавикона не выглядит чем-то особенным. Вот как выглядит зашифрованный фрагмент и расшифрованный код с адресами серверов.

В каждом экземпляре трояна зашит список командных серверов в скрытой сети, причём доступ к ним осуществляется через Tor2Web без установки дополнительного программного обеспечения на компьютер жертвы.

Троян Vawtrak появился в начале 2015 года, а пика активности достиг в конце января. В феврале его активность упала, но с тех пор остаётся довольно стабильной и даже немного растёт.

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