Новая вредоносная программа Acronym, предположительно, связана с Potao

Новая вредоносная программа Acronym, предположительно, связана с Potao

Новая вредоносная программа Acronym, предположительно, связана с Potao

Исследователи Arbor Networks столкнулись с новой версией вредоносной программы, которая может быть связана с трояном, используемым в кампании Operation Potao Express.

Вредонос привлек внимание экспертов Arbor Networks после того, как экспертом из Италии, известным под именем Antelox, в Twitter была размещена ссылка на его анализ VirusTotal. Анализ трояна и его дроппера показал, что он может быть связан с семейством вредоносных программ Potao.

Potao описывали как «универсальный модульный инструментарий для кибершпионажа», он появился приблизительно в 2011 году, однако впервые детально был проанализирован ESET в 2015 году.

В своем отчете компания ESET заявила о том, что зловред, скорее всего, родом из России, а использовался он в атаках, направленных против организаций в Украине, России, Грузии и Беларуси.

Как полагает Arbor Networks, новая вредоносная программа, получившая название «Acronym», может быть связана с Potao. Acronym и его дроппер, предположительно, были созданы в середине февраля.

Дроппер предназначен для завершения системного процесса Windows wmpnetwk.exe и замены легитимного файла wmpnetwk.exe на вредоносный. После запуска Acronym использует реестр или планировщик заданий, чтобы закрепиться в системе. Затем он связывается с командным центром и отправляет ему информацию о зараженной машине.

Как и Potao, Acronym является модульной вредоносной программой. Его встроенные команды позволяют злорумышленнику делать скриншоты, загружать и выполнять файлы, запускать плагины.

На этом сходства этих двух вредоносов не заканчиваются – оба пытаются связаться с командным центром через одни и те же порты и используют имена временных файлов, начинающиеся на «HH».

С другой стороны, есть несколько отличий в работе Potao и Acronym – дроппер Acronym, например, не использует документы для распространения, DLL-файлы и внедрения в процессы тоже не были замечены в работе этого зловреда. Более того, некоторые куски кода Acronym, в том числе отвечающие за связь по протоколу HTTP, шифрование и скриншоты, похоже, были скопированы из общедоступных примеров.

«На данный момент довольно трудно оценить, насколько активно и широко распространено это новое семейство, но у него определенно есть потенциал» - утверждает эксперт Arbor Networks, Деннис Шварц (Dennis Schwarz).

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