Кибероперацию DNSpionage дополнили стадией разведки и новым зловредом

Кибероперацию DNSpionage дополнили стадией разведки и новым зловредом

Кибероперацию DNSpionage дополнили стадией разведки и новым зловредом

Вредоносная кампания DNSpionage дополнилась новым этапом разведки, что указывает на то, что киберпреступники стали тщательнее подходить к выбору своих целей. Также было зафиксировано использование нового вида вредоносной программы, которая получила имя Karkoff.

Karkoff используется злоумышленниками для удаленного выполнения кода на скомпрометированных машинах. А новая стадия разведки также помогает избежать исследования вредоносного семпла экспертами в области кибербезопасности.

Анализом вредоносной кампании DNSpionage занимались специалисты компании Cisco Talos. Именно они обнаружили, что преступники используют инструмент для удаленного доступа, чтобы поддерживать связь с командным сервером C&C.

Помимо этого, группа киберпреступников использует Mimikatz для извлечения учетных данных, различные инструменты для администрирования, целый набор хакерских инструментов, а также знаменитую программу Putty.

«Вредонос попадает на компьютер в виде файла a.bat, затем он выполняет команду WMI и получает список всех запущенных в системе процессов», — объясняют в Cisco Talos новую стадию разведки, которую теперь практикуют атакующие.

«Такой подход вкупе с запросом NetWkstaGetInfo() API позволяет собрать все данные об окружении и сгенерировать цифровой отпечаток компьютера жертвы».

Злоумышленники также усовершенствовали возможность вредоноса скрывать свою активность, разделив запросы API.

В ходе атак DNSpionage на атакуемом компьютере проверяется наличие антивирусных продуктов от Avira и Avast. В случае обнаружения одного из этих антивирусов, вредонос подстраивается под него, вырабатывая специальное поведение.

Позже эксперты зафиксировали участие во вредоносной кампании новой вредоносной программы, основанной на .NET, — Karkoff.

«Этот вредонос отличается малым размером в сравнении со схожими семплами — он достаточно легковесен. Karkoff позволяет атакующим удаленно выполнять команды, получаемые от C&C-серврера. Его код никак не обфусцирован, то есть его можно легко дизассемблировать», — говорят специалисты.

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