Банковский троян Ramnit возобновляет свою активность

Банковский троян Ramnit возобновляет свою активность

Банковский троян Ramnit возобновляет свою активность

Исследователи IBM объявили о том, что после восьмимесячной паузы троян Ramnit возвращается с новым командным центром.

Ramnit был впервые обнаружен в 2010 году, тогда он представлял собой червя с функцией самокопирования. Однако с тех пор зловред очень сильно эволюционировал, злоумышленники решили сделать из него банковский троян. В 2011 Ramnit позаимствовал многие функции у Zeus, чей исходный код просочился в сеть, и с тех пор является полноценным банковским трояном со своим центром управления и списком целей.

Исследователи в области безопасности отмечают, что после долгого периода бездействия авторы Ramnit запустили в июле кампанию, которая ориентировалась на шесть крупных банков в Соединенном Королевстве.

Авторы трояна оснастили его функционалом, направленным персонально на работников банков. Сам сэмпл зловреда, его действия, архитектура и алгоритмы шифрования не претерпели серьезных изменений в сравнении с прошлой версией, отмечают исследователи.

Тем не менее, некоторые изменения все же наблюдаются – модуль Hooker был улучшен и переименован в Grabber.

«Также известный как Spy, этот модуль предназначен для подключения к браузеру жертвы, мониторинга URL, это позволяет красть данные в режиме реального времени», - объясняет Limor Kessem, эксперт IBM.

Троян сканирует диски на наличие файлов, в названии которых встречаются слова "бумажник", "пароли" или имена банков. Компонент, называемый DriveScan, используется для сбора дополнительной информации, чтобы гарантировать, что никакие финансовые детали или учетные данные жертвы не были пропущены.

Кроме этого, Ramnit имеет модуль Virtual Network Computing (VNC), но не использует его сразу. Это происходит по усмотрению злоумышленника – если он сочтет нужным, то командный центр отдаст команду трояну загрузить модуль VNC.

Согласно экспертам из IBM, конфигурация трояна наталкивает на мысль о том, что авторы готовят свое детище для новых атак на банки. Также предполагается, что список атакуемых банков значительно расширится.

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