Новая версия бэкдора Smoke Loader теперь детектирует инструменты анализа

Новая версия бэкдора Smoke Loader теперь детектирует инструменты анализа

Новая версия бэкдора Smoke Loader теперь детектирует инструменты анализа

Бэкдор Smoke Loader, по сообщениям исследователей PhishLabs, обзавелся более сложным механизмом, препятствующим его анализу, что позволяет ему более эффективно доставлять вредоносные программы на компьютеры пользователей.

Smoke Loader, также известный под именем Dofoil, предлагается на хакерских форумах с середины 2011 года. Вредонос обладает возможностью загружать и использовать дополнительные функциональные модули. В последнее время Smoke Loader использовался для распространения банковского трояна TrickBot и вымогателя GlobeImposter.

По словам экспертов, Smoke Loader генерирует поток EnumTools для обнаружения инструментов анализа и противодействия им, также используется API для перечисления запущенных аналитических утилит. Вредоносная программа проверяет двенадцать процессов с помощью метода на основе хэша и завершает себя, если найден хотя бы один. В рамках этой проверки он также запрашивает имя и информацию о зараженной машине и разделах реестра.

«Smoke Loader имеет два основных пути выполнения, в качестве загрузчика, и в качестве установщика. Установщик внедряется в процесс Windows Explorer. Загрузчик запускает и выполняет основные функции модуля. Перед внедрением кода Smoke Loader пытается собрать информацию о системе, на которой он запущен» - говорит PhishLabs.

Также зловред использует вызов API VirtualProtect для защиты выделенной области памяти. Также исследователи отметили, что вредонос убеждается в том, что у него есть доступ в интернет. Среди новшеств этой версии также можно отметить собственный алгоритм на основе XOR для декодирования строк. Раньше строки не были закодированы.

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