Первый сетевой червь для Twitter успешно детектируется антивирусными продуктами «Лаборатории Касперского»

Первый сетевой червь для Twitter успешно детектируется антивирусными продуктами «Лаборатории Касперского»

Популярная социальная сеть Twitter – система общения в режиме реального времени с помощью коротких текстовых заметок. Начиная с субботы, 11 апреля, в Twitter начала распространяться вредоносная программа Net-Worm.JS.Twettir.

Червь использовал уязвимости в программном обеспечении Twitter, позволявшие производить атаки типа «межсайтовый скриптинг» (XSS) и модифицировать страницы учётных записей пользователей. Заражение происходило при посещении модифицированной страницы на сайте Twitter, или при переходе по гиперссылке в поддельном сообщении, присланном от имени участника Twitter. При этом исполнялся вредоносный сценарий JavaScript.

В течение последующих дней в сети Twitter распространялись несколько версий червя и, соответственно, прошло несколько волн заражений. В настоящее время, по словам администраторов Twitter, все уязвимости сервиса закрыты. Сведений о том, что червь крадёт конфиденциальную информацию или наносит ещё какой-либо заметный ущерб пользователям, нет.

Автором Net-Worm.JS.Twettir назвался 17-летний житель Нью-Йорка Мики Муни (Mikey Mooney). В интервью новостному порталу BNO News он заявил, что создал XSS-червя от скуки, чтобы указать веб-разработчикам на уязвимости в их продуктах, и в целях продвижения своего собственного сайта, ссылку на который он давал в поддельных сообщениях Twitter.

Как считает ведущий вирусный аналитик «Лаборатории Касперского» Роул Шоуэнберг, новый червь не обладает сложной функциональностью и не несет серьёзной угрозы безопасности, поскольку не крадёт личные данные. Проблема, по его мнению, заключается в другом – в возможности запускать вредоносные сценарии при использовании таких распространённых и ставших привычными интерактивных элементов, как кнопки и гиперссылки. «В ответ на появление новых XSS-червей создаются веб-службы, предназначенные для защиты пользователей. Но они запрашивают, чтобы пользователь «только» нажал на гиперссылку, одновременно обращаясь с таким же запросом и к другим участникам из списка его доверенных контактов, то есть ведут себя отчасти подобно вредоносным программам», – говорит Роул Шоуэнберг.

Аналитик отмечает, что инцидент с Twitter подтверждает значимость растущих угроз со стороны социальных сетей. Так, по данным годового аналитического отчёта «Лаборатории Касперского» о развитии угроз в 2008 г., эффективность распространения вредоносного кода в социальных сетях составляет около 10%, что значительно превышает аналогичный показатель традиционного метода распространения вредоносного ПО через электронную почту (менее 1%). Это вызвано чрезмерной доверчивостью пользователей таких сетей и пока еще недостаточной защищенностью предоставляемых сервисов.

Продукты «Лаборатории Касперского» успешно детектируют все версии Net-Worm.JS.Twettir. Они эффективно защищают пользователей и от других скриптовых угроз, возникающих как при загрузке веб-страниц, так и при использовании их интерактивных элементов.

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