Ноябрьскую десятку мировых ИТ-угроз возглавил червь Conficker

Ноябрьскую десятку мировых ИТ-угроз возглавил червь Conficker

Компания Eset опубликовала список самых распространенных интернет-угроз, выявленных специалистами вирусной лаборатории Eset с помощью технологии раннего обнаружения ThreatSense.Net в ноябре 2009 года. Ноябрьскую десятку мировых угроз возглавил червь Conficker. Общий процент заражений составил 9.64%. Наибольшее распространение Conficker получил на Украине (24.99%) и в России (18.39%).

Наиболее часто встречающимися версиями червя в России по-прежнему остаются Win32/Conficker.AA (7.87%) и Win32/Conficker.AE (4.95%). Также в рунете наблюдается рост программ, предназначенных для кражи информации, Win32/Spy.Ursnif.A (4.64%) и Win32/Agent (4.03%).

В ноябре в мировом вирусном рейтинге наметилась тенденция к увеличению заражений угрозой WMA/TrojanDownloader.GetCodec.Gen (0,78%). С каждым месяцем она все больше приближается к вершине вирусной десятки. При попадании на компьютер пользователя WMA/TrojanDownloader.GetCodec.Gen конвертирует все аудио-файлы в формат wma и добавляет в заголовок файла ссылку на заражённый контент под видом кодека, который необходимо скачать для нормального воспроизведения. Чаще всего WMA/TrojanDownloader.GetCodec.Gen встречается в Северной и Западной Европе.

Также в Европе был зафиксирован всплеск заражений червем Win32/Koobface(3.57%), который распространяется, главным образом, через социальные сети, например, Facebook, MySpace и Twitter. При попытке просмотра флеш-видеоролика пользователю предлагается установить поддельный видео-кодек, который якобы необходим для работы программы. Если пользователь попадается на эту уловку, система подвергается заражению. Наибольшее распространение вредоносная программа получила в Австрии, где количество заражений превысило аналогичный показатель Conficker. Win32/Koobface также вошел в тройку самых распространенных угроз Норвегии (4,33%), Дании (2,25%) и Израиля (2,46%).

Двадцать самых распространенных угроз в России в октябре 2009

1. Win32/Conficker.AA 7.87 %
2. Win32/Conficker.AE 4.95 %
3. Win32/Spy.Ursnif.A 4.64 %
4. Win32/Agent 4.03 %
5. INF/Autorun 3.97 %
6. INF/Autorun.gen 3.39 %
6. INF/Conficker 2.80 %
8. Win32/Conficker.Х 1.55 %
9. Win32/Conficker.Gen 1.55%
10. Win32/AutoRun.KS 1.41%
11. Win32/Genetik 1.14 %
12. Win32/Tifaut.C 1.11 %
13. Win32/Conficker.AB 1.00%
14. Win32/Sality~alg 0.99 %
15. Win32/Conficker.AL 0.95 %
16. Win32/Conficker.Gen~alg 0.91%
17. Win32/Injector.AGD 0.84 %
18. Win32/Injector.ZT 0.81 %
19. Win32/Induc.A 0.76 %
20. Win32/Qhost 0.74 %

 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