Исследователи Check Point отметили рост DDoS-атак в январе 2016 года

Исследователи Check Point отметили рост DDoS-атак в январе 2016 года

Исследователи Check Point отметили рост DDoS-атак в январе 2016 года

Check Point выявил наиболее распространенные семейства вредоносных программ, которые атаковали сети компаний и мобильные устройства в январе 2016 года. На основе данных, полученных с помощью ThreatCloud World Cyber Threat Map, в январе этого года Check Point зарегистрировал более 1500 различных видов вредоносного ПО.

Столько же было зарегистрировано в декабре 2015 года, когда уровень угроз вырос на 25%. Conficker и Sality остаются наиболее часто используемыми вредоносными программами уже второй месяц подряд, в совокупности составляя 34% атак по всему миру. Однако кроме них в тройку самых активных вредоносов попал Dorkbot, используемый в DDoS-атаках и эксплойтах  для кражи конфиденциальных данных. Он обнаружен в 5% зарегистрированных атак.

Топ-3 вредоносных программ, использованных в 39% от общего объема атак:

  1. Conficker — обнаружен в 24% всех зарегистрированных атак; машины, контролируемые Conficker, управляются ботом.  Conficker также отключает службы безопасности, оставляя компьютеры еще более уязвимыми к воздействию других вирусов.
  2. Sality — вирус, позволяющий своему оператору осуществлять удаленные действия и загрузки других вредоносных программ в зараженные системы. Главная цель Sality — как можно дольше оставаться в системе, предоставляя возможности удаленного контроля и установки других видов вредоносного ПО.
  3. Dorkbot — червь на базе IRC, позволяющий оператору удаленно исполнять код, а также скачивать дополнительное вредоносное  ПО на зараженный компьютер. Используется для кражи конфиденциальной информации и запуска атак «отказ в обслуживании» (DoS).

 

Первое место в рейтинге наиболее атакуемых стран в январе 2016 года снова заняла Намибия. Странами с самым низким уровнем атак стали Финляндия, Норвегия и Эстония. По сравнению с результатами за декабрь, количество атак на Россию в январе снизилось, и она опустилась в рейтинге с 56 на 79 место.

Как и во всем мире, в России наиболее распространенными вредоносными программами стали Conficker, Sality и Dorkbot. Кроме того в топ-10 вредоносных программ в России попали:

  • Delf  — осуществляет переадресацию веб-трафика, манипуляции с некоторыми приложениями Windowsили сторонними приложениями, загрузку, установку и запуск дополнительных вредоносных программ.
  • Ldpinch— разновидность трояна, который собирает информацию об операционной системе, конфигурациях компьютера, а также сохраненные пароли, и отправляет на удаленные машины злоумышленников.
  • Inject— вредоносное ПО, которое обеспечивает злоумышленникам удаленный доступ к системе компьютера для кражи персональных данных, изменения файлов и установки других вредоносных программ. 

 

Исследователи Check Point также выявили топ мобильных вредоносов за январь 2015. И вновь Android-платформы лидируют по количеству атак на них:

  1. AndroRAT — вредоносное программное обеспечение, которое способно включать себя в состав легитимного мобильного приложения и устанавливаться без ведома пользователя, предоставляя хакеру полный удаленный доступ к устройству на базе Android.
  2. Xinyin — троян-кликер для клик-фрода на китайских рекламных сайтах.
  3. Leech — вредоносное ПО, способное отправлять СМС-сообщения с зараженного устройства на премиум-номера, встроенные в код файла.

 

 «Рост DDoS-атак на публичные веб-сайты активно освещался в последние пару месяцев. Тот факт, что семейство вредоносов Dorkbot становится все более распространенным, подтверждает необходимость принятия мер по защите корпоративных сетей и ценных данных, — отметил Василий Дягилев, глава представительства Check Point SoftwareTechnologiesв России и СНГ. —  С самого начала 2016 года масштабы и объемы атак, с которыми сталкиваются организации, стремительно растут, а пренебрежение к вопросам безопасности может стоить им очень дорого».

 

Информацию для сервиса ThreatCloud Map предоставляет Check Point ThreatCloudTM — крупнейшая сеть для совместной борьбы с киберпреступлениями, которая собирает данные об атаках с помощью глобальной сети датчиков угроз. База данных ThreatCloud содержит более 250 миллионов адресов, анализируемых на наличие ботов, более 11 миллионов сигнатур вредоносного ПО и более 5,5 миллионов адресов зараженных веб-сайтов. Каждый день система обнаруживает свыше одного миллиона типов вредоносного ПО.

Check Point выявил наиболее распространенные семейства вредоносных программ, которые атаковали сети компаний и мобильные устройства в январе 2016 года. На основе данных, полученных с помощью ThreatCloud World Cyber Threat Map, в январе этого года Check Point зарегистрировал более 1500 различных видов вредоносного ПО. " />

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