Fancy Bear освоили новые уязвимости нулевого дня

Fancy Bear освоили новые уязвимости нулевого дня

Fancy Bear освоили новые уязвимости нулевого дня

Кибергруппа Sednit, также известная как APT28, Fancy Bear и Sofacy, действует как минимум с 2004 года и специализируется на краже конфиденциальной информации. Группе приписывают атаки на Демократическую партию США, парламент Германии, французский телеканал TV5 Monde и допинговое агентство WADA.

В октябре 2016 года ESET опубликовала отчет об инструментах и тактике Sednit. В апреле группа вновь напомнила о себе – хакеров обвинили во «вмешательстве в французские выборы», в частности, в атаке на штаб Эммануэля Макрона. Одновременно с этим внимание специалистов ESET привлекла фишинговая рассылка с документом под названием Trump’s_Attack_on_Syria_English.docx во вложении.

Фишинговое письмо эксплуатирует тему решения Дональда Трампа о ракетном ударе по Сирии. Документ-приманка содержит копию соответствующей статьи, опубликованной 12 апреля в The California Courier.

 



Изучив документ, в ESET установили, что он предназначен для загрузки вредоносной программы Seduploader – известного инструмента разведки из арсенала группы Sednit. С этой целью хакеры используют два эксплойта – к уязвимости удаленного выполнения кода в Microsoft Word (CVE-2017-0262) и к уязвимости локального повышения привилегий в Windows (CVE-2017-0263). Данная схема типична для Sednit – использование фишинговой рассылки с вредоносным вложением для установки инструмента первого этапа.

Новая атака подтверждает, что кибергруппа Sednit не снижает активности и не меняет привычки – известные методы, повторное использование кода из других вредоносных программ, небольшие ошибки типа опечатки в конфигурации Seduploader (shel вместо shell). Кроме того, хакеры продолжают дорабатывать инструментарий, добавляя новые встроенные функции, в частности, скриншоттер.

После предупреждения Microsoft выпустила обновление безопасности, закрывающее перечисленные уязвимости. ESET напоминает о необходимости своевременно устанавливать все патчи ПО, выпускаемые производителями, и использовать комплексные решения для безопасности.

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