Доктор Веб обнаружил Windows-троянца, заражающего Linux-устройства

Доктор Веб обнаружил Windows-троянца, заражающего Linux-устройства

Доктор Веб обнаружил Windows-троянца, заражающего Linux-устройства

Linux.Mirai — самый распространенный на сегодняшний день троянец для операционных систем семейства Linux. Первая версия этой вредоносной программы была добавлена в вирусные базы Dr.Web под именем Linux.DDoS.87 еще в мае 2016 года.

С тех пор она приобрела большую популярность у вирусописателей, поскольку ее исходные коды были опубликованы в свободном доступе. А в феврале текущего года специалисты компании «Доктор Веб» исследовали троянца для OC Windows, способствующего распространению Linux.Mirai.

Новая вредоносная программа получила наименование Trojan.Mirai.1. При запуске троянец соединяется со своим управляющим сервером, скачивает оттуда конфигурационный файл и извлекает из него список IP-адресов. Затем Trojan.Mirai.1 запускает сканер, который обращается к сетевым узлам по адресам из конфигурационного файла и пытается авторизоваться на них с заданным в том же файле сочетанием логина и пароля. Сканер Trojan.Mirai.1 умеет опрашивать несколько TCP-портов одновременно.

Если троянцу удается соединиться с атакуемым узлом по любому из доступных протоколов, он выполняет указанную в конфигурации последовательность команд. Исключение составляют лишь соединения по протоколу RDP — в этом случае никакие инструкции не выполняются. Помимо этого, при подключении по протоколу Telnet к устройству под управлением Linux он загружает на скомпрометированное устройство бинарный файл, который в свою очередь скачивает и запускает вредоносную программу Linux.Mirai, пишет news.drweb.ru.

Кроме того, Trojan.Mirai.1 может выполнять на удаленной машине команды, использующие технологию межпроцессного взаимодействия (inter-process communication, IPC). Троянец умеет запускать новые процессы и создавать различные файлы – например, пакетные файлы Windows с тем или иным набором инструкций. Если на атакованном удаленном компьютере работает система управления реляционными базами данных Microsoft SQL Server, Trojan.Mirai.1 создает в ней пользователя Mssqla с паролем Bus3456#qwein и привилегиями sysadmin. От имени этого пользователя при помощи службы SQL server job event автоматически выполняются различные вредоносные задачи. Таким способом троянец, например, запускает по расписанию исполняемые файлы с правами администратора, удаляет файлы или помещает какие-либо ярлыки в системную папку автозагрузки (либо создает соответствующие записи в системном реестре Windows). Подключившись к удаленному MySQL-серверу, троянец с аналогичными целями создает пользователя СУБД MySQL с именем phpminds и паролем phpgod.

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