Новое кибероружие использовалось в атаках против госучреждений Ирана

Новое кибероружие использовалось в атаках против госучреждений Ирана

Специалисты международной антивирусной компании ESET выполнили анализ новой вредоносной программы Dino, использовавшейся в направленных кибератаках против госучреждений Ирана. Dino разработан кибергруппой Animal Farm, на что указывают характерные для данных авторов участки исполняемого кода и используемые алгоритмы.

Группировка была впервые упомянута в докладе канадской организации Communications Security Establishment (CSE), посвященном Эдварду Сноудену. По мнению CSE, за деятельностью Animal Farm стоят спецслужбы Франции.

Ранее антивирусные компании обнаружили несколько вредоносных программ, созданных этой кибергруппой: сложный инструмент для разведывательных операций Casper, бэкдор Bunny, шпионское ПО Babar.

Dino представляет собой сложный бэкдор, написанный на языке С++ и использующий модульную архитектуру. Исполняемый файл, изученный аналитиками ESET, содержит множество информационных сообщений, позволяющих предположить, что программа разработана франкоговорящими специалистами.

Исследованный файл Dino использовался в 2013 году в направленных кибератаках против Ирана. Исходный вектор заражения неизвестен, однако аналитики ESET считают, что Dino был установлен другой вредоносной программой, поскольку содержит только процедуры по удалению себя из системы, в то время как аналогичная процедура установки отсутствует.

Dino может получать и выполнять в зараженной системе ряд команд злоумышленников. Особый интерес представляет команда «search», позволяющая осуществлять поиск файлов по задаваемым характеристикам. Аналитики ESET полагают, что основное назначение Dino – кража данных с последующей их отправкой на удаленный сервер (exfiltration).

Сложность вредоносного ПО Dino свидетельствует о высоком уровне технической подготовки его авторов. В частности, атакующие использовали специальные структуры данных и собственную файловую систему для хранения данных конфигурации и файлов.

Большинство пострадавших от кибератаки с применением Dino находится в Иране. В числе жертв Министерство иностранных дел Ирана, Иранский университет науки и технологий, Организация по атомной энергии Ирана и другие государственные учреждения.

Детальный технический анализ бэкдора Dino представлен в официальном блоге ESET на Хабрахабр.

Команды, исполняемые Dino в зараженной системе:

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