Обзор вирусной обстановки за апрель 2008 года от компании «Доктор Веб»

Обзор вирусной обстановки за апрель 2008 года от компании «Доктор Веб»

Главным событием конца марта – начала апреля стало обнаружение новой модификации вредоносной программы, получившей наименование по классификации Dr.Web BackDoor.MaosBoot.

Данная вредоносная программы относится к новому классу вирусов, представляя собой комбинацию из загрузочного вируса и руткита. BackDoor.MaosBoot нацелен в основном на проникновение в компьютеры пользователей с целью извлечения конфиденциальной финансовой информации. Вирус обладает обширным списком программ класса "банк-клиент". Усовершенствованная версия вируса с легкостью похищает с зараженных компьютеров по данному списку конфиденциальную финансовую информацию.

В середине апреля службой вирусного мониторинга «Доктор Веб» был зафиксирован всплеск спам-рассылки загрузчика уже подзабытой вредоносной программы Win32.HLLM.Limar. И, хотя данный всплеск не носил эпидемический характер, однако дал понять, что, в будущем, возможно, будет более масштабное распространение этой вредоносной программы.

Однако, по-настоящему знаковым событием стало развенчание службой вирусного мониторинга мифа не существовании варианта вредоносной программы, известной как Rustock.C. Данная вредоносная программа получила наименование Win32.Ntldrbot по классификации Dr.Web. 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.

Некоторые технические характеристики Win32.Ntldrbot
Имеет мощный полиморфный протектор, затрудняющий анализ и распаковку руткита.
Реализован в виде драйвера уровня ядра, работает на самом низком уровне.
Имеет функцию самозащиты, противодействует модификации времени исполнения.
Активно противодействует отладке - контролирует установку аппаратных точек останова (DR-регистры), нарушает работу отладчиков уровня ядра: Syser, SoftIce. Отладчик WinDbg при активном рутките не работает вообще.
Перехватывает системные функции неклассическим методом.
Работает как файловый вирус, заражая системные драйверы.
Конкретный экземпляр руткита привязывается к оборудованию зараженного компьютера. Таким образом, на другом компьютере руткит с большой вероятностью работать не будет.
Имеет функцию перезаражения, срабатывающую по времени. Старый зараженный файл лечит. Таким образом, руткит «путешествует» по системным драйверам, оставляя зараженным какой-нибудь один.
Фильтрует обращения к зараженному файлу, перехватывая FSD-процедуры драйвера файловой системы и подставляет оригинальный файл вместо зараженного.
Имеет защиту от антируткитов.
Имеет в составе библиотеку, внедряемую в один из системных процессов. Данная библиотека занимается рассылкой спама.
Для связи драйвера с DLL используется специальный механизм передачи команд.

Важным обстоятельством является тот факт, что Dr.Web – единственный на сегодняшний день антивирус, способный не только обнаружить Win32.Ntldrbot в активном состоянии, но и вылечить инфицированную им систему.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

34% тестировщиков применяют ИИ для генерации кода, 28% — для тест-кейсов

2ГИС решила разобраться, как себя чувствует русскоязычное QA-сообщество: чем пользуются тестировщики, как устроены процессы и как в работу проникает искусственный интеллект. В исследовании поучаствовали 570 QA-специалистов, почти половина из них работают в крупных компаниях.

57% опрошенных сказали, что подключаются к разработке фич ещё на этапе обсуждения требований — то есть задолго до появления кода.

Лишь 20% приходят в проект только после завершения разработки. А вариант «подключаюсь, когда в продакшене что-то сломалось» — уже почти экзотика.

89% команд используют автотесты — от юнитов до UI. Но вот инструменты вокруг них, вроде поддержки, аналитики и стабильности, применяют далеко не все. Например, код-ревью автотестов делают только 39% опрошенных, а 28% команд вообще не отслеживают никаких метрик и работают «вслепую».

ИИ используют не все, и в основном — для рутинных задач

Хотя ИИ уже прочно вошёл в мир тестирования, чаще всего его применяют для типовых задач:

  • написание тестового кода (34%),
  • генерация тест-кейсов (28%),
  • и тестовых данных (26%).

 

Более продвинутые сценарии вроде анализа тестов, автоматического поиска багов и визуального тестирования пока используются редко. Например, только 5% автоматизируют дефект-дискавери, и лишь 4% пробуют AI для визуальных проверок. А 22% QA-специалистов вообще не используют ИИ в своей работе.

Главные проблемы в тестировании

На первом месте — сжатые сроки. Об этом сказали 71% участников опроса. На втором — слабое вовлечение QA в процессы (40%) и нехватка квалифицированных специалистов (37%).

Как измеряют качество

  • Главная метрика — количество найденных багов (58%).
  • Покрытие автотестами учитывают 43%, покрытие кода — только 23%.
  • Стабильность тестов (например, чтобы они не «флапали») отслеживают всего 15% команд.

Что будет с профессией дальше? Мнения разделились:

  • 37% считают, что всё уйдёт в тотальную автоматизацию;
  • 35% уверены, что ничего особо не поменяется;
  • почти треть верит, что QA станет глубже интегрироваться в специфические направления вроде ИБ и производительности;
  • 27% видят будущее за DevOps и SRE — то есть тесной работой на всех этапах: от разработки до эксплуатации.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru