Новая версия банковского троянца Gozi создает P2P-ботнет

Новая версия банковского троянца Gozi создает P2P-ботнет

Новая версия банковского троянца Gozi создает P2P-ботнет

Принципиально новые банковские троянцы появляются на свет нечасто — как правило, злоумышленники предпочитают модифицировать старые и давно известные вредоносные программы. Одной из таких модификаций банкера, исходные коды которого некоторое время назад были опубликованы в свободном доступе, является обнаруженный вирусными аналитиками «Доктор Веб» Trojan.Gozi.

Эта вредоносная программа, способная работать на компьютерах под управлением 32- и 64-разрядных версий Windows, реализует чрезвычайно широкий набор функций. Trojan.Gozi позволяет злоумышленникам похищать данные, которые пользователи вводят в различные экранные формы, фиксировать нажатия клавиш (кейлоггинг), умеет встраивать в просматриваемые на зараженном компьютере веб-страницы постороннее содержимое (то есть, выполнять веб-инжекты). Кроме того, с помощью Trojan.Gozi киберпреступники могут получить удаленный доступ к рабочему столу зараженной машины с использованием технологии Virtual Network Computing (VNC). Этот троянец по команде злоумышленников может запустить на инфицированном ПК прокси-сервер SOCKS, а также загружать и устанавливать различные плагины.

 

#drweb

 

Как и многие другие современные вредоносные программы, для определения адресов своих управляющих серверовTrojan.Gozi использует специальный алгоритм генерации доменов — Domain generation algorithm (DGA). Для этого он загружает с сервера NASA текстовый файл, используемый в качестве словаря, особым образом преобразует его с учетом текущей даты и на основе полученных значений формирует доменные имена, которые будет использовать в дальнейшем в качестве адресов управляющих серверов. Троянец автоматически меняет управляющий сервер каждые 15 дней. Вся информация, которой Trojan.Gozi обменивается со своими командными серверами, шифруется, пишет news.drweb.ru.

В отличие от предыдущих версий подобных вредоносных программ, Trojan.Gozi обладает возможностью формировать одноранговые ботнеты, то есть обмениваться данными с другими зараженными машинами напрямую, посредством создания P2P-сети. Передаваемая таким образом информация также шифруется.

Благодаря наличию достаточно большого набора шпионских функций, и в первую очередь — возможности выполнять веб-инжекты, троянец Trojan.Gozi может похищать на инфицированном компьютере различную конфиденциальную информацию, в том числе используемую для доступа к системам «банк-клиент». Эта вредоносная программа успешно детектируется антивирусным ПО Dr.Web и потому не представляет угрозы для наших пользователей.

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