ЛК нашла опасную программу, безвозвратно стирающую данные

ЛК нашла опасную программу, безвозвратно стирающую данные

ЛК нашла опасную программу, безвозвратно стирающую данные

Компании на Ближнем Востоке и в Европе были атакованы новым сложным зловредом, уничтожающим все данные на зараженном компьютере. «Лаборатория Касперского» обнаружила программу-стиратель StoneDrill, которая не только безвозвратно удаляет данные с устройства, но также шпионит за жертвами и старательно избегает попадания на радары защитного ПО. 

Своим поведением StoneDrill очень напоминает нашумевшую пять лет назад аналогичную программу Shamoon (также известную как Disttrack) – в 2012 году этот зловред парализовал работу 35 тысяч компьютеров в нефтегазовой компании на Ближнем Востоке и поставил таким образом под удар существенную долю мировой нефтепромышленности. После этого громкого случая группировка, стоявшая за Shamoon, ушла в тень. Однако в конце 2016 года она, похоже, вернулась, и, расследуя это возвращение, эксперты «Лаборатории Касперского» нашли нового игрока с новым сложным зловредом и более масштабными целями. 

Обнаружить StoneDrill удалось с помощью правил детектирования целевых атак (Yara-правил), разработанных экспертами «Лаборатории Касперского» для идентификации неизвестных образцов Shamoon. И хотя StoneDrill создан «в стиле» Shamoon, между двумя программами существует большая разница. 

Исследователям до сих пор неизвестно, как распространяется новый зловред, но для того чтобы остаться незаметным на зараженном устройстве, он использует две сложных антиэмуляционных техники, которые не позволяют детектировать его по поведению. Как только программа StoneDrill попадает в компьютер, она встраивается в процесс памяти того браузера, который используется на устройстве чаще всего. Сразу же после установки зловред начинает уничтожать файлы на жестком диске.

Кроме модуля, стирающего информацию, StoneDrill также содержит бэкдор для шпионажа за жертвами – эксперты «Лаборатории Касперского» обнаружили четыре сервера управления, с помощью которых злоумышленники вели слежку на зараженных устройствах. 

«Мы крайне заинтригованы теми сходствами, которые мы обнаружили между различными вредоносными операциями. Проанализировав код двух программ, мы видим, что в Shamoon присутствует йеменский вариант арабского языка, а в StoneDrill превалирует персидский язык. Геополитики могли бы предположить, что за операциями стоят иранские и йеменские игроки, заинтересованные в причинении ущерба компаниям в Саудовской Аравии, где и было обнаружено большинство жертв атак StoneDrill и Shamoon. Но, разумеется, не стоит исключать возможность того, что все языковые метки в коде намеренно оставлены злоумышленниками, чтобы пустить исследователей по ложному следу. Кроме того, обнаружение StoneDrill в Европе говорит о том, что группировка имеет интересы и за пределами ближневосточного региона. И хотя атакованная европейская компания работает в нефтехимической сфере, она не имеет никаких связей с нефтяным бизнесом на Ближнем Востоке», – рассказывает Юрий Наместников, руководитель российского исследовательского центра «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