Исходный код PoS-вредоноса TreasureHunter просочился через русский форум

Исходный код PoS-вредоноса TreasureHunter просочился через русский форум

Исходный код PoS-вредоноса TreasureHunter просочился через русский форум

Исходный код вредоноса TreasureHunter, заражающего PoS-терминалы, просочился в Сеть. Это может спровоцировать новую волну атак на различных ритейлеров. Исследователи Flashpoint уточняют, что код просочился через русскоязычный форум.

Также были опубликованы билдер этого вредоноса и панель администратора, упрощающая взаимодействие со зловредом. Таким образом, заразить PoS-терминалы может также злоумышленник, не имеющий специальных знаний в области создания подобного рода злонамеренных программ.

Обычно вредоносные программы для PoS-терминалов имеют очень маленький размер. После заражения устройства зловредный код крадет данные, например, номера карт, а затем отправляет эту информацию на удаленный сервер C&C, находящийся под контролем злоумышленника.

Киберпреступники могут использовать полученную информацию для создания копий карт, а украденные данные клиентов вполне могут быть проданы заинтересованным лицам.

Как отметили специалисты Flashpoint в своем блоге, TreasureHunter мало чем отличается от стандартного PoS-вредоноса. Опасность именно этой программы теперь заключается в том, что код доступен публично, он может быть использован человеком, не обладающим специальными знаниями.

В целом TreasureHunter известен исследователям аж с 2014 года, есть основания полагать, что в его создании принимала участие группировка Jolly Roger. Экспертов поставил в тупик факт утечки кода в Сеть, непонятны мотивы, некоторые предполагают, что автор таким образом умывает руки.

«В прошлом подобные утечки — например, трояна Zeus — порождали множество вариаций таких вредоносных программ. Одна из таких вариаций Citadel стоила организациям убытков на сотни миллионов», — объясняют исследователи. — «Утечки вредоносных программ для PoS имели схожие эффекты. Например, утечка Alina в 2015 году спровоцировала появление вариантов ProPoS и Katrina».

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