Win32.Ntldrbot (aka Rustock.C) больше не миф. Новая версия сканера Dr.Web отлично справляется с руткитом-невидимкой

Win32.Ntldrbot (aka Rustock.C) больше не миф. Новая версия сканера Dr.Web отлично справляется с руткитом-невидимкой

Компания «Доктор Веб» объявляет о выпуске новой версии сканера Dr.Web, которая не только детектирует Win32.Ntldrbot (aka Rustock.C), но и лечит зараженные им системные файлы. На текущий момент ни один современный антивирус, кроме Dr.Web, не детектирует Win32.Ntldrbot.

На днях мир отметил печальную годовщину – тридцатилетие спама. Пройдя путь от надоедливой рекламы американских консерв Hornel Foods под торговой маркой SPAM, рассылка нежелательных писем превратилась в серьезную общемировую проблему. Многие из нас замечают странные утечки трафика, а наши почтовые ящики по оценкам специалистов почти на 90% переполнены совершенно ненужной и раздражающей информацией. Одной из причин такого невиданного уровня спама как раз являлся Win32.Ntldrbot.

Главное предназначение Win32.Ntldrbot – заражать ПК, превращая их в боты, с которых впоследствии можно рассылать спам, и создавать из таких зараженных компьютеров ботнеты – гигантские сети по рассылке спама. Но не только заражать, а еще и оставаться абсолютно невидимым. Что с успехом и делал этот руткит предположительно с октября 2007 года! По оценке компании Secure Works бот-сеть, созданная Rustock, стоит на третьем месте среди крупнейших бот-сетей и способна рассылать ежедневно до 30 миллиардов спам-сообщений. Основная область «специализации» этой сети - ценные бумаги и фармацевтика.

Обкатка новых технологий перехвата функций сетевых драйверов и техник сокрытия себя в системе была начата автором этого руткита в конце 2005 – начале 2006 года, когда появились его первые бета-версии. В том же 2006 появилась версия Rustock.B, которая позволяла обходить файерволы и прятать спам-трафик. Справляться с первыми версиями руткита для антивирусных компаний не составляло особого труда.

А вот со следующей версией Rustock случилась загвоздка: его образец не смогли обнаружить ни антивирусные компании, ни вирусописатели. По принципу «нет жертвы - нет преступления» большинство антивирусных вендоров заняло такую позицию: «Раз даже мы его не видим (не нашли), значит он не существует. Это миф!»

Не все антивирусные лаборатории бросили его поиск, и он дал результаты. Прошло полтора года, и Win32.Ntldrbot был найден аналитиками компании «Доктор Веб» в начале 2008 года. Все это время он работал, рассылал спам. Если предположить, что руткит безнаказанно работает с октября 2007 года и совершенно невидим для антивирусов, можно сделать выводы о каком громадном количестве паразитного трафика идет речь.

Службой вирусного мониторинга компании «Доктор Веб» обнаружено порядка 600 экземпляров данного руткита. Сколько их существует на самом деле в мире неизвестно. Несколько недель кропотливой работы ушло на распаковку, детальный анализ и улучшение методов детектирования подобных экземпляров.

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