Диспетчер тегов Google позволяет злоумышленникам добывать криптовалюту

Диспетчер тегов Google позволяет злоумышленникам добывать криптовалюту

Диспетчер тегов Google позволяет злоумышленникам добывать криптовалюту

Киберпреступники, добывающие криптовалюту Monero за счет вычислительной мощности ничего не подозревающих пользователей, научились использовать Диспетчер тегов Google (Google Tag Manager) в качестве удобного средства для распространения.

Началось все с того, что исследователь Трой Мурш (Troy Mursch) рассказал, что ему недавно удалось обнаружить JavaScript-код Coin Hive на веб-сайте Globovisión. Globovisión — это круглосуточная телевизионная станция, вещающая на Венесуэлу и Латинскую Америку.

По словам эксперта, код был получен «из встроенного скрипта диспетчера тегов Google gtm.js?id=GTM-KCDXG2D», который вызывал cryptonight.wasm, WebAssembly (эффективный низкоуровневый байт-код, предназначенный для исполнения в браузере) из скрипта Coin Hive.

Диспетчер тегов Google позволяет создавать код, который может быть помещен на веб-страницы для динамического добавления фрагментов JavaScript, то есть без использования кода JavaScript в отдельных файлах.

Это довольно удобный метод, обеспечивающий больший контроль и гибкость, чем статическая доставка кода.

Поскольку код обслуживается Google Tag Manager, его нет в исходных файлах на веб-сервере. Файл JavaScript и добавленный параметр gtm.js?id=GTM-KCDXG2D ничего не говорят о функции вызванного кода. По сути, злоумышленники взламывают веб-сайты и добавляют теги, размещенные в Google, которые содержат фрагмент вредоносного кода, тем самым запутывая источник.

Специалист говорит, что вредоносный код, размещенный на Globovisión, был удален в течение часа после его обнаружения, неясным остается тот факт, как этот код попал туда.

«В большинстве случаев затронутые пользователи не знают, что существуют теги, способные обслуживать вредоносный код. Обычно заражения сайтов происходят в момент, когда на них устанавливаются сторонние библиотеки или шаблоны, внедряющие вредоносный код с помощью специального тега HTML, который вы опубликовали на своем веб-сайте через Диспетчер тегов», — заявляет компания Google.

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