Rakos строит ботнет из устройств интернета вещей

Rakos строит ботнет из устройств интернета вещей

Rakos строит ботнет из устройств интернета вещей

Специалисты ESET обнаружили вредоносную программу Linux/Rakos, атакующую устройства интернета вещей. По аналогии с известными червями для Linux, Rakos ищет встроенные устройства и серверы с открытым SSH-портом и слабыми или заводскими паролями. Зараженные устройства используются для дальнейшего распространения программы. 

Атака начинается с небольшого списка IP-адресов, затем число целей увеличивается. В настоящее время заражение угрожает только слабо защищенным устройствам. Есть информация о пострадавших в результате сброса до заводских настроек и установки паролей по умолчанию. 

Если заражение успешно, Linux/Rakos разворачивает на устройстве локальный НТТР-сервер. Он позволяет новым версиям программы закрывать процессы старых версий и преобразовать URL-запросы.

Бот также разворачивает веб-сервер, который прослушивает входящие соединения на случайных ТСР-портах – порт выбирается случайным образом в диапазоне от 20 000 до 60 000. 

Далее программа направляет НТТР-запрос, содержащий информацию о зараженном устройстве, включая логин и пароль, на командный сервер злоумышленников. 

Пока Rakos строит ботнет из незащищенных устройств и не используется для злонамеренных действий. В будущем можно ожидать появления новых функций – от проведения DDoS-атак до рассылки спама. С другой стороны, специалисты ESET не исключают, что программа представляет собой результат неудачного эксперимента.

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