Троян-стилер Typhon расширил возможности противодействия анализу

Троян-стилер Typhon расширил возможности противодействия анализу

Троян-стилер Typhon расширил возможности противодействия анализу

Авторы Typhon выпустили новую версию инфостилера, значительно изменив исходники. Анализ образцов, проведенный в Cisco Talos, показал, что вирусописатели повысили стабильность и надежность работы кода, а также усилили его защиту от детектирования и анализа.

По словам аналитиков, Typhon Reborn 2 продается на хакерских форумах, в том числе русскоязычном XSS, с конца января и пользуется спросом. Обновленный вредонос предоставляется в пользование как услуга (Malware-as-a-Service, MaaS), а в атаках засветился еще в декабре.

Инфостилер Typhon, созданный на основе Prynt Stealer, впервые попал в поле зрения ИБ-экспертов летом прошлого года. На тот момент его набор функций отличался большим разнообразием: троян умел воровать информацию из ряда приложений, регистрировать клавиатурный ввод, подменять адреса криптокошельков в буфере обмена, делать скриншоты, добывать монеро.

В ноябре объявилась итерация Typhon Reborn с улучшенной защитой от анализа. Функциональность кейлоггера, клиппера и майнера исчезла, а возможности кражи данных и файлов по выбору были расширены.

Вторая версия Typhon Reborn, по данным Cisco, отличается большей скрытностью. В качестве дополнительной меры противодействия анализу введена обфускация строк с использованием Base64 и XOR.

Количество проверок окружения (песочницы, отладчики, ВМ) заметно увеличилось. Появилась опция отката исполнения на основе данных геолокации: оператор может использовать дефолтный список стран бывшего СНГ (без Украины и Грузии) либо собственный, кастомный.

Функции сохранения присутствия при перезагрузке системы исчезли, теперь троян после вывода данных заметает следы и завершает исполнение. Украденная информация архивируется, а затем отсылается оператору с использованием HTTPS и Telegram API; после этого созданный файл удаляется.

Вирусописатели также обновили модуль кражи файлов (граббер) и расширили список целевых приложений стилера.

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