Кибер-преступники используют Twitter для заражения пользователей

Кибер-преступники используют Twitter для заражения пользователей

PandaLabs, лаборатория по обнаружению и анализу вредоносных программ компании Panda Security, обнаружила новую атаку на пользователей Twitter: кибер-преступники создают сотни учетных записей в Twitter и публикуют от их лица тысячи комментариев в теме “PhishTube Broadcast”, связанной с рок-группой Phish из США. Таким образом, данная тема в силу огромного количества комментариев отображается в списке Самых популярных тем (Trending Topic). В результате этого тема становится еще более популярной, а ее читают все большее количество пользователей.

Список самых популярных тем отображается в интерфейсе у всех пользователей Twitter, он отображает список наиболее обсуждаемых сетевыми пользователями тем. Если кликнуть на одну из этих тем, то отобразятся комментарии по данной теме и список пользователей, которые публикуют данные комментарии.

В данном случае, если пользователи Twitter заходят по ссылке из списка популярных тем в тему “PhishTube Broadcast”, они видят комментарии, созданные кибер-преступниками при помощи специальных учетных записей. Комментарии содержат ссылки на ложные веб-страницы с порнографическим содержанием. Пользователи, которые зайдут по одной из ссылок на этой странице, заразят свой компьютер копией ложного антивирусного продукта PrivacyCenter.

Ложный антивирусный продукт – это разновидность рекламного ПО. Такой продукт якобы осуществляет сканирование компьютера пользователя (подобно тому, как это делает настоящий ативирус), а затем информирует пользователя о том, что его компьютер заражен вредоносными программами. Цель – заставить пользователя поверить, что его компьютер заражен, и затем купить предлагаемую полную версию ложного антивируса. В итоге, преступники путем обмана зарабатывают вполне приличные деньги на продаже подобных "антивирусов". 

Луис Корронс, Технический Директор PandaLabs: “Недавно мы были обеспокоены возросшим количеством SEO-атак BlackHat (вредоносная технология для улучшения местоположения требуемого сайта с угрозами в поисковых системах), которые использовались для продажи ложных антивирусных продуктов. В этом случае вместо поисковых движков используется механизм ранжирования Twitter, который позволяет требуемую тему вывести в список самых популярных. И люди реально читают темы с "вредоносными" комментариями, и даже оставляют свои подлинные комментарии, но они оказываются в конце тысяч вредоносных комментариев. Обладая миллионами пользователей, данная сеть очень привлекательна для кибер-преступников, и вероятно в будущем она все чаще будет мишенью для злоумышленников”. 

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