Proofpoint: LatentBot использует Windows Troubleshooting

Proofpoint: LatentBot использует Windows Troubleshooting

Proofpoint: LatentBot использует Windows Troubleshooting

Печально известный бэкдор, поражавший организации по всему миру с 2013 года, недавно начал использовать платформу Windows Troubleshooting для распространения. Бэкдор известен под названием "LatentBot" и был обнаружен в конце прошлого года. Представляет собой модульный бот.

Эта вредоносная программа позволяет злоумышленникам осуществлять наблюдение, красть информацию и удаленно получать команды, предупреждают эксперты из Proofpoint. Более того, бэкдор оставался практически незамеченным в течение двух лет, прежде чем FireEye случайно наткнулись на него. В прошлом году вредонос успешно атаковал компании в США, Великобритании, Южной Корее, Бразилии, Объединенных Арабских Эмиратах, Сингапуре, Канаде, Перу и Польше.

В своих вредоносных кампаниях LatentBot использовал вредоносные вложения в письмах, однако исследователи Proofpoint предупреждают, что это может быть далеко не единственный метод. Как только вредоносный документ будет открыт пользователем, выскочит сообщение, утверждающее, что нужно «выполнить двойной клик мышкой для автоматического определения кодировки символов». Если пользователь сделает это, будет запущен внедренный OLE-объект.

Вредоносный объект подписан цифровой подписью DIAGCAB и пытается заставить пользователя думать, что работает от лица Windows Troubleshooting.

Исследователи в области безопасности утверждают, что методы, используемые этим бэкдором помогают избежать детектирования многим песочницами, что делает эту угрозу довольно серьезной.

Как было замечено, LatentBot устанавливает несколько плагинов для удаленного доступа, включая такие как: Bot_Engine, remote_desktop_service, send_report, security и vnc_hide_desktop.

Эксперты предупреждают, что подобная тенденция к использованию злоумышленниками все новых методов для заражения и сокрытия вредоносов в системе может иметь очень негативные последствия.

" />

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