Лаборатория Касперского расследует новую волну сложных кибератак

Лаборатория Касперского расследует новую волну сложных кибератак

Лаборатория Касперского расследует новую волну сложных кибератак

Банки, телекоммуникационные компании и правительственные учреждения в 40 странах мира, в том числе и в России, стали жертвами «незаметных» целевых атак, организаторы которых по своей тактике напоминают нашумевшие кибергруппировки Carbanak и GCMAN.

«Лаборатория Касперского» выяснила, что для проникновения в корпоративные сети по меньшей мере 140 организаций неизвестные злоумышленники использовали исключительно легитимное ПО, а любые вредоносные файлы хранили в памяти системы, не оставляя никаких следов на жестких дисках. Чаще всего атакующие применяют специализированное ПО для тестирования на проникновение, инструменты администрирования и утилиты для автоматизации задач в Windows, например, PowerShell. 

 

 

На след новой неизвестной кибергруппировки эксперты «Лаборатории Касперского» вышли в конце 2016 года, когда один из банков в СНГ обратился в компанию с просьбой расследовать подозрительную активность в своей сети. В памяти сервера банка было обнаружено ПО для тестирования на проникновение Meterpreter, которое в настоящее время часто используется во вредоносных целях. Как выяснили аналитики «Лаборатории Касперского», код Meterpreter был загружен PowerShell скриптами из реестра операционной системы напрямую в память. Именно это позволило программе оставаться незамеченной и свободно собирать пароли системных администраторов. Конечной целью злоумышленников, скорее всего, было получение доступа к финансовым процессам банка. 

Расследование инцидента позволило экспертам «Лаборатории Касперского» установить, что подобные атаки осуществлялись по всему миру, и группировка до сих пор остается активной. «Упаковка» вредоносного кода в легитимные утилиты позволяет атакующим избегать детектирования методом «белых списков» (когда в системе можно запускать только официальные программы проверенных производителей), а присутствие лишь в памяти системы оставляет исследователей без каких-либо доказательств и артефактов, на основе которых можно провести расследование.  

 «Стремление атакующих сделать свою активность максимально незаметной и избежать детектирования – проявление последней тенденции в развитии киберугроз. Злоумышленники все активнее используют легитимное и базирующееся в памяти ПО, а также не замечаемые традиционными средствами защиты техники. Вот почему исследование системной памяти становится критически важным», – поясняет Сергей Голованов, ведущий антивирусный эксперт «Лаборатории Касперского». 

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