Экспертам удалось взломать код трояна Mad Max

Экспертам удалось взломать код трояна Mad Max

Экспертам удалось взломать код трояна Mad Max

Исследователям из Arbor Networks удалось взломать сложный обфусцированный алгоритм генерации доменных имен (DGA), принадлежащий Mad Max, трояну, который создал ботнет из зараженных компьютеров, находящихся в 16 разных странах.

Экспертам удалось найти все домены, с которыми вредоносная программа связывалась начиная с 2015 года. Анализ трояна раскрыл некоторые его особенности и характеристики, но исследователи Arbor планируют отложить публикацию этих данных на более поздний срок. 

Вредонос Mad Max на Virus Total имеет только эвристические детекты. При попадании в систему, он внедряет несколько DLL-файлов, которые затем выполняются с помощью rundll32.exe. Код троянца в основном состоит из фиктивных инструкций, таким образом, он пытается использовать метод обфускации кода.

Исследователи говорят, что этот метод достаточно эффективен и ставит сложную задачу, как для дизассемблеров, так и для человека, сталкивающегося с кучей фальшивого кода при обратной разработке. По словам Джэффа Эдвардса (Jeff Edwards), эксперта Arbor, этот метод обфускации становится все более популярным среди киберпреступников.

Однако исследователям удалось создать деобфускатор, способный выявить в коде настоящие команды среди фиктивных. После того, как поддельные команды в коде были удалены, исследователи обнаружили, что троян действительно использовал DGA.

Каждую неделю вредонос меняет домен, к которому он подключается, при этом используя для генерации доменного имени шаблон, зависящий от текущей недели месяца. В частности, он будет генерировать домен .com для первой недели месяца, затем перейдет к .org, далее к .info и в конце месяца будет использовать .net, говорят исследователи.

Также экспертам удалось обнаружить, что троянец уже успел заразить компьютеры в шестнадцати странах мира, среди которых Бразилия, Канада, Китай, Финляндия, Франция, Германия, Индия, Италия, Япония, Южная Корея, Норвегия, Тайвань, Таиланд, Украина, Соединенное Королевство, Соединенные Штаты Америки.

Исследователям из Arbor Networks удалось получить полный список доменов, к которым подключался или будет подключаться троян Mad Max. В скором времени они планируют опубликовать остальную информацию, касающуюся трояна.

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