Русскоязычные хакеры охотятся за клиентами швейцарских, австрийских и немецких банков

Русскоязычные хакеры охотятся за клиентами швейцарских и австрийских банков

Специалисты «Лаборатории Касперского» обнаружили новые модификации банковского троянца Emotet – теперь под прицел зловреда, замеченного впервые в 2014 году, попали клиенты нескольких швейцарских банков.

Киберпреступники используют целый набор современных вредоносных технологий, чтобы добраться до финансовых средств жертвы, и, судя по найденным участкам кода, хорошо владеют русским языком.

Антивирусные эксперты заинтересовались троянцем еще в прошлом году – его отличала сложная модульная архитектура, технологии автоматической кражи денег с банковских счетов, а также избирательность – атаки были нацелены на небольшое число немецких и австрийских банков. Однако злоумышленники быстро прекратили активность, а командные серверы перестали отвечать зараженным узлам. Тем не менее, очевидная высокая техническая подготовка кампании не оставляла сомнений, что последует новая волна атак, первые из которых были зарегистрированы уже в январе этого года. Обновленная версия банкера не только расширила список жертв, но и стала тщательнее маскировать свою деятельность.

Emotet распространяется посредством спам-писем на немецком языке с вредоносными ссылками или вложениями, внутри которых находится загрузчик зловреда. При этом файл намеренно имеет очень длинное имя, чтобы скрыть от пользователя расширение «exe» в Проводнике Windows, который обычно не отображает на экране название полностью. Также с целью усложнения детектирования антивирусами основная часть троянца скачивается специальным загрузчиком в зашифрованном виде.

Троянец включает в себя целый набор вредоносных модулей: для отправки спама, организации DDoS-атак и воровства учетных записей электронной почты. Но свою главную задачу – кражу денег – Emotet выполняет благодаря модулю модификации веб-трафика. Внедряя зловредный код в страницы системы онлайн-банкинга, преступники автоматически инициируют перевод средств, а так как обойти систему двухфакторной аутентификации невозможно, троянец привлекает к участию самого пользователя – для обмана жертвы используются убедительные приемы социальной инженерии. В результате зараженный пользователь не только лишается собственных средств, но также распространяет троянца по контактам своей адресной книги.

«Пример Emotet показывает, что злоумышленникам не нужно даже изобретать принципиально новые трюки – достаточно эффективно использовать существующие. Жертвами выбраны только клиенты определенных банков, фальшивые письма рассылки составлены очень правдоподобно, схема дальнейшего распространения продумана до мелочей, а механизм финансовых краж автоматизирован настолько, насколько это вообще возможно. Если лет пять назад от подобного целиком защищал простой здравый смысл, то теперь с ростом профессионализма хакеров безопасность своих денежных средств лучше доверять надежным защитным средствам класса Internet Security», – отмечает Алексей Шульмин, 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