KingMiner использует сложный криптоджекер для атак Windows Server

KingMiner использует сложный криптоджекер для атак Windows Server

KingMiner использует сложный криптоджекер для атак Windows Server

Киберпреступная группа KingMiner использует постоянно совершенствующийся вредонос для криптоджекинга. В ходе этих вредоносных кампаний атакуются в основном компьютеры на Windows Server. Основной вектор компрометации в этом случае — брутфорс.

Об этих атаках рассказали исследователи компании Check Point Идо Соломон и Ади Икан.

«Эта вредоносная программа была впервые обнаружена в середине июня 2018 года. Сразу за первой версией последовали две другие — более совершенные. Авторы используют разнообразные техники обхода эмуляции и детектирования», — объяснят эксперты.

KingMiner используют приватный майнинг-пул с отключенным API для своей вредоносной программы. Так злоумышленники хотят избежать мониторинга своей активности.

Как только вредонос попадает в систему, он начинает поиски более старых версий себя. Если он находит их, производится процесс апгрейда. Загрузка пейлоада происходит в форме XML-файла, содержащего ZIP-файл. А в ZIP-файле содержится бинарник Base64.

Заключительным этапом становится майнинг криптовалюты Monero. По задумке авторов вредонос должен использовать до 75% процессора, однако эксперты выяснили, что на деле загрузка поднимается до 100%. Предположительно, из-за ошибок программирования.

Исследователи предупреждают, что авторы продолжают совершенствовать свою программу.

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