Банковский троян Tinba атакует российских пользователей

Банковский троян Tinba атакует российских пользователей

Крохотный банковский троян Tinba (он же Tiny Banker) замечен в атаках на российских и украинских пользователей. Шведский ресурс Abuse.ch сообщает, что за прошлый месяц было зафиксировано порядка 33000 заражений Tinba 2.0, около трети пострадавших – пользователи из России, еще четверть – поляки.

Согласно данным Dell SecureWorks, обнаружена версия трона Tinba, нацеленная на пользователей крупнейших российских банков и платежных систем, а также на японские финансовые организации. Это довольно нетипично, так как зачастую вредоносные кампании с использованием банковской малвари координируются именно хакерскими группами России и Украины, но весьма редко бывают нацелены на эти страны. В основном злоумышленники выбирают мишенью пользователей Серверной Америки и Европы. На этот раз хакеры изменили своим привычкам. Dell SecureWorks сообщает, что один из российских банков-мишеней входит в пятерку крупнейших банков Европы, пишет xakep.ru.

«В данный момент атакующие, стоящие за данной модификацией Tinba, в основном сосредоточились на атаках на финансовые учреждения Shinkin. Банки Shinkin, это региональное объединение финансовых организаций, которые обслуживают малый и средний бизнес, а также местных жителей», — сообщают специалисты Dell SecureWorks.

На сегодня существует две версии Tinba: Tinba 1.0, чей исходный код попал в открытый доступ в июле 2014 года, и Tinba 2.0, который значительно превосходит своего предшественника. Эксперты полагают, что обе версии — дело рук хакерских групп из Восточной Европы. В настоящее время Tinba 2.0 продается в составе нескольких ботнет китов, которыми пользуются самые разные группировки. По данным Dell SecureWorks, сегодня активны, как минимум, 12 ботнетов на базе Tinba 2.0.

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