Появилась новая версия трояна Gumblar

Появилась новая версия трояна Gumblar

Троян Gumblar, чья доля среди веб-угроз составила недавно 42%, снова видоизменился. Домен gumblar.cn, имевший московскую "прописку", больше не отвечает, поэтому киберпреступники, стоящие за этим трояном, разработали его новую версию.

Домен gumblar.cn использовался JavaScript-кодом, подгружающимся при просмотре зараженных веб-страниц, для загрузки на компьютер пользователя вредоносного ПО. Поскольку он уже не действует, дальнейшее распространение этой версии трояна приостановлено.

Однако злоумышленники не собираются сдаваться: новая модификация трояна взаимодействует с другим доменом — martuz.cn, зарегистрированным на некоего Чена (Chen), причём сам сервер находится в Великобритании. Во многом эта версия схожа с предыдущей, но отличается от нее более сильной защитой.

Идентифицировать вредоносный скрипт на сайте стало ещё сложнее. Он и раньше скрывался при помощи замены части символов их цифровыми кодами, но теперь, даже если скрипт декодировать, поиск строки типа "martuz.cn" ничего не даст. Всё очень просто: строка с именем загрузочного домена в скрипте случайным образом разбивается на две (например, "martu"+"z.cn" или "mart"+"uz.cn").

Некоторые вебмастера для проверки сайта на предмет заражения трояном Gumblar открывали его в браузере Google Chrome, который пользуется глобальными "чёрными списками" для распознавания вредоносного ПО, после чего выдаёт соответствующее предупреждение. С последней модификацией такой способ не пройдёт: при просмотре странички, зараженной Martuz-модификацией трояна, в Google Chrome попытки подгрузить вредоносный код не производится, и браузер не выдает предупреждение.

Впрочем, как верно отмечается в блоге We Watch Your Website, если сайт уже проиндексирован поисковиком Google и на нём были обнаружены зараженные страницы, веб-мастер может запустить поиск всех страниц своего сайта. Каждая зараженная страничка в результатах запроса помечается дополнительной ссылкой "Этот сайт может нанести вред вашему компьютеру".

Источник 

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