Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Уязвимости в WinRAR стали любимыми у APT-групп в начале 2024 года

Киберпреступные группировки, работающие по крупным целям, в начале 2024 года использовали уязвимости в софте для удалённого доступа и популярном архиваторе WinRAR.

Об одной из таких уязвимостей мы писали в середине 2023 года — CVE-2023-38831. Тогда разработчики WinRAR устранили возможность выполнения вредоносного кода в Windows.

Спустя считаные дни после выхода патчей CVE-2023-38831 уже была замечена в атаках на трейдеров. А в следующем месяце злоумышленники выпустили фейковый эксплойт для дыры в WinRAR, который распространял троян VenomRAT на GitHub.

Эксперты «Лаборатории Касперского» изучили данные об атаках APT-групп за 2023 год — начало 2024 года. Оказалось, что в первом квартале 2024-го киберпреступники чаще всего задействовали бреши, позволяющие внедрить команды и обойти аутентификацию.

Помимо WinRAR и инструментов разграничения доступа (например, Windows SmartScreen), атакующих интересовал софт Ivanti, где не так давно нашли две уязвимости — CVE-2024-21887 и CVE-2023-46805.

 

Дыры в WinRAR заняли третье место по частоте эксплуатации. Эффективность их использования в целевых кибератаках объясняется тем, что выбранная жертва не всегда может распознать подозрительные архивные файлы.

Кроме упомянутой уже CVE-2023-38831 в WinRAR, злоумышленники полюбили бреши CVE-2017-11882 и CVE-2017-0199 в MS Office.

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