Новый вариант Emotet использует Windows API и методы антианализа

Новый вариант Emotet использует Windows API и методы антианализа

Новый вариант Emotet использует Windows API и методы антианализа

На днях эксперты Trend Micro обнаружили и проанализировали новый вариант банковского вредоноса Emotet, который теперь детектируется как TSPY_EMOTET.SMD10. Эта версия Emotet отличается наличием новых подпрограмм, позволяющих избежать анализа вредоноса в песочнице.

Основываясь на выводах экспертов, теперь вредонос вместо RunPE использует CreateTimerQueueTimer. CreateTimerQueueTimer — это Windows API, который создает очередь для таймеров.

«Это не первый вредонос на нашей памяти, использующий CreateTimerQueueTimer. Например, банковский троян Hancitor, который распространял также PONY и VAWTRAK, тоже использовал эту технику», — утверждают специалисты.

«Что для нас стало сюрпризом, так это методы антианализа Emotet, они включают в себя проверку, когда сканер отслеживает действия. А CreateTimerQueueTimer помогает Emotet выполнять задание каждые 0x3E8 миллисекунд», — продолжают исследователи.

Также Emotet отметился умением определять, работает ли он в песочнице. Если он детектирует песочницу, то выполнять вредоносные действия не будет.

Стоит также отметить, что если исполняемый файл Emotet не имеет на компьютере привилегий администратора, то он будет пробовать запуститься через другой процесс.

Цепочка заражения этим вредоносом начинается с фишингового письма. В электронном письме содержится вредоносный URL-адрес, по которому скачивается файл документа, содержащий вредоносный макрос.

Сам исполняемый файл зловреда извлекается по ссылке hxxp://bonn-medien[.]de/RfThRpWC/.

Напомним, что сегодня мы также писали о том, что один из сервисов McAfee заражал пользователей вредоносом Emotet.

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