Троян Magala приносит кликфродерам около $350 с каждого компьютера

Троян Magala приносит кликфродерам около $350 с каждого компьютера

Троян Magala приносит кликфродерам около $350 с каждого компьютера

Исследователи «Лаборатории Касперского» рассказали об обнаружении кликера Magala (Trojan-Clicker.Win32.Magala), который создан для накрутки рекламы за счет имитации клика пользователя на заданной странице. Вредонос заражает устройства под управлением Windows, с Internet Explorer не ниже девятой версии на борту.

«Стоит заметить, что за вычетом потребления ресурсов зараженного компьютера, Magala не представляет вреда для пользователя. Его жертвами, по сути, являются люди, заказывающие рекламу у соответствующего распространителя. Это, как правило, владельцы малого бизнеса, вступившие в деловые отношения с неблагонадежным рекламодателем», — пишет специалист «Лаборатории Касперского» Сергей Юнаковский.

Если компьютер жертвы соответствует всем условиям и содержит IE нужной версии, происходит инициализация рабочего стола, скрытого от глаз пользователя – все дальнейшие операции проводятся именно там. Далее происходит ряд утилитарных операций, встречающихся у данного семейства повсеместно – установка автозагрузки, отправка отчета об установке по зашитому внутри адресу и установка необходимого рекламного ПО, пишет xakep.ru.

 

Проверка версии IE, инициализация виртуального рабочего стола

Для взаимодействия с содержимым открытой страницы Magala задействует стандартный интерфейс Windows IHTMLDocument2, позволяющий удобно использовать DOM-дерево. С его помощью троян выгружает Maps Galaxy Toolbar, устанавливает его в систему и прописывает в реестре сайт hxxp://hp.myway.com, также относящийся к Maps Galaxy, на открытие в качестве домашней страницы браузера. После Magala запрашивает с удаленного сервера список поисковых запросов, для выдачи которых необходимо поднять количество кликов.

 

Получение списка поисковых запросов

 

По данным исследователей, CPC (Cost-Per-Click) для подобной кампании в среднем равен $0,07. CPM (Cost-Per-Thousand) составляет $2,2. При этом специалисты отмечают, что сами по себе кликеры — это далеко не самый популярный способ продажи рекламы. Наибольшим спросом пользуется показ фиксированной стартовой страницы, где каждая установка стоит все те же $0,07.

Несложно подсчитать, что ботнет в тысячу машин, прокликивающий выдачу из десяти сайтов и делающий порядка 500 запросов при полном отсутствии пересечений по выдаче, в идеальной ситуации приносит своим операторам до $350 с одной зараженной машины. Но стоит понимать, что эта цена является аппроксимацией и, как правило, не встречается в реальном мире. Стоимость различных запросов может сильно варьироваться, и указанная сумма в $0,07 за клик является усредненной величиной.

 

Список запросов

 

В настоящее время основной процент заражений Magala приходится на Германию и США. Это так же подтверждается характером запросов, для которых необходимо осуществлять накрутку. На иллюстрации ниже представлен период с марта по начало июня 2017 года.

 

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