Руткит TDSS на сегодняшний день является самым мощным и сложным руткитом

Руткит TDSS на сегодняшний день является самым мощным и сложным руткитом

Это универсальная вредоносная программа, которая может скрывать присутствие в системе любых других вредоносных программ и предоставлять им расширенные возможности на зараженной системе. Лаборатория Касперского» уделяет повышенное внимание проблемам, связанным с детектированием и лечением активного TDSS. 

TDSS взял на вооружение функцию заражения драйверов, которые обеспечивают его загрузку и работу на самых ранних этапах работы ОС. Как следствие, идентификация руткита TDSS в системе является нелегкой задачей, а его лечение — серьезной проблемой.

Распространяется TDSS через партнерскую программу с привлечением любых возможных средств доставки вредоносного кода на компьютеры пользователей и атакует компьютеры по всему миру. Общее количество зараженных руткитом машин оценивается в 3 миллиона. Деньги партнеры получают в зависимости от числа заражений и локализации инфицированных машин. Дороже всего заказчики оценивают зараженные компьютеры на территории США, так что не удивительно, что около половины зомби-компьютеров под управлением TDSS находится в этой стране.

На черном рынке продаются ботнеты под управлением TDSS, как правило, состоящие примерно из 20 000 зараженных компьютеров. Административные панели ботнетов расположены в Китае, Люксембурге, Гонконге, Голландии и России. Руткит обладает широкими возможностями, и его использование зависит только от пожеланий авторов и задач арендаторов или покупателей ботнета, построенного на этой вредоносной программе.

В статье приводятся результаты исследования нескольких ботнетов, созданных на основе TDSS. За время наблюдений экспертов за одним из таких ботнетов на него загружались и спам-боты, и фальшивые антивирусы, и троянцы для кражи персональных данных. На начало июня TDSS, инфицировавший компьютеры в исследуемых ботнетах, распространяли около 2000 партнеров. Для заражения злоумышленники использовали фальшивые кодеки, которые требовалось установить якобы для просмотра видео на неком сайте, генераторы ключей для популярных программ, вместе с которыми загружался руткит, различные наборы эксплойтов и т.д.

TDSS — сложная технологически и хорошо продуманная вредоносная программа. Анализ TDSS позволил предположить, что его создатели — русские или, по крайней мере, русскоговорящие. Авторы зловреда следят за разработками антивирусных компаний и мгновенно реагируют, выпуская новую исправленную версию руткита. Поэтому в ближайшее время следует ожидать изменения руткит-функционала в сторону большего противодействия анти-руткит технологиям.

 

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