В атаках на энергокомпании Украины используется новое вредоносное ПО

В атаках на энергокомпании Украины используется новое вредоносное ПО

В атаках на энергокомпании Украины используется новое вредоносное ПО

Специалисты вирусной лаборатории ESET зафиксировали новую волну кибератак, нацеленную на энергетический сектор Украины.

Сценарий практически не отличается от вектора атак с применением вредоносного ПО BlackEnergy в декабре 2015 года. Злоумышленники рассылают по энергетическим предприятиям Украины фишинговые письма от лица компании «Укрэнерго» с вредоносным  документом Excel во вложении. 

Документ-приманка содержит вредоносный макрос. Похожий макрос использовался в киберкампании с применением BlackEnergy. Атакующие пытаются убедить жертву игнорировать сообщение безопасности и включить макрос, выводя на экран поддельное сообщение Microsoft Office.

Успешное исполнение макроса приводит к запуску вредоносного ПО – загрузчика (downloader), который пытается загрузить с удаленного сервера исполняемый файл и запустить его. Файл находился на украинском сервере, который был демонтирован после обращения специалистов ESET в организации реагирования на компьютерные инциденты CERT-UA и CyS-CERT.

В отличие от предыдущих атак на украинские энергетические объекты, злоумышленники использовали не троян BlackEnergy, а другой тип вредоносного ПО. Они выбрали модифицированную версию бэкдора Gcat с открытыми исходными текстами, написанную на скриптовом языке программирования Python. 

Gcat позволяет загружать в зараженную систему другие программы и исполнять команды оболочки. Прочие функции бэкдора (создание скриншотов, перехват нажатия клавиш, отправка файлов на удаленный сервер) были удалены. Управление Gcat осуществляется через аккаунт Gmail, что осложняет обнаружение вредоносного трафика в сети. 

По мнению вирусного аналитика ESET Роберта Липовски, использование вредоносного ПО с открытым исходным кодом нехарактерно для кибератак, осуществляющихся при поддержке государства (state-sponsored). Эксперт подчеркнул, что «новые данные не проливают свет на источник атак на энергосектор Украины, лишь предостерегают от поспешных выводов».

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