Киберпреступник заработал миллионы за счет пользователей Steam

Киберпреступник заработал миллионы за счет пользователей Steam

Киберпреступник заработал миллионы за счет пользователей Steam

Аналитики «Доктор Веб» раскрыли преступную схему, позволившую злоумышленнику заработать миллионы рублей. Киберпреступник, скрывающийся под псевдонимом «Faker», разработал систему аренды вредоносных программ по подписке, приносящую ему значительный доход. Среди пострадавших — множество пользователей игровой платформы Steam.

«Faker» использует несколько способов незаконного заработка. Главный среди них — разработанная им схема MaaS (Malware As a Service), реализующая аренду вредоносных программ по подписке. От клиентов «Faker»’а, желающих зарабатывать на распространении троянцев, не требуется ничего, кроме денег и, в некоторых случаях, домена: вирусописатель предоставляет им самого троянца, доступ к административной панели и техническую поддержку. По подсчетам аналитиков «Доктор Веб», это решение «под ключ» принесло своему создателю миллионы, а сколько на этом заработали его клиенты, остается только догадываться – с учетом того, что потраченные деньги на оплату месяца использования этой криминальной услуги могут окупиться за сутки. Все созданные «Faker»’ом вредоносные программы угрожают пользователям популярного игрового сервиса Steam.

Steam — это разработанная компанией Valve Corporation платформа, предназначенная для цифрового распространения компьютерных игр и программ. Зарегистрированный пользователь Steam получает доступ к личному кабинету, в котором собрана информация обо всех приобретенных им ранее играх и приложениях. Помимо этого, он может совершать покупки в магазине Steam, приобретая различный цифровой контент, а также продавать и обменивать игровые предметы. Эти предметы имеют ключевое значение в различных многопользовательских играх. Оружие, амуниция и различный инвентарь позволяют менять внешний вид игрока и визуальное представление его имущества в игре. Игровые предметы можно обменивать на специализированных сайтах, а также покупать и продавать за реальные деньги. Именно на этом построил свой криминальный бизнес «Faker».

Один из применяемых им способов заработка — так называемые «рулетки». Так сетевые игроки называют своеобразные аукционы, на которые сразу несколько участников выставляют различные игровые предметы. Вероятность выигрыша зависит от размера сделанной участником ставки, а победитель забирает все участвующие в розыгрыше лоты. Мошенничество заключается в том, что против реального игрока выступают специальные программы-боты, которые гарантированно выигрывают ставку. Иногда потенциальной жертве предлагают стать администратором такой игры и даже позволяют несколько раз выиграть, прежде чем она выставит на очередной кон какой-либо дорогой игровой предмет, который тут же будет проигран и перейдет в собственность злоумышленников.

Две вредоносные программы, используемые в этой кампании, были проанализированы «Доктор Веб»: Trojan.PWS.Steam.13604, Trojan.PWS.Steam.15278.

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