Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Фишинговый набор 16Shop передает данные юзеров Apple в Telegram-канал

Исследователи из Akamai предупреждают об одной интересной особенности коммерческого набора для фишинга 16Shop. В нем был обнаружен бэкдор, предназначенный для атак на пользователей Apple.

Отчет о найденном бэкдоре опубликовал в блоге Akamai исследователь Амирам Коэн. Коэн пишет следующее:

«Что касается атак на пользователей Apple, 16Shop может извлекать персональную и финансовую информацию. Изначально этот набор для фишинга задумывался для тех, кто может себе его позволить. Следовательно, пользователи продукции Apple попадают в эту категорию граждан».

«Внедренный в 16Shop бэкдор передавал извлеченную информацию о пользователи в специальный Telegram-канал».

Согласно исследованию, фишинговый набор 16Shop представляет собой сложный инструмент, располагающий не только атакующим механизмом, но и слоями защиты. При этом 16Shop способен подстраиваться под устройство пользователя — как мобильное, так и десктопное.

По словам Коэна, за созданием данного набора для фишинга стоит гражданин Индонезии, обладающий приличным уровнем квалификации. Подробный разбор 16Shop и бэкдора эксперт опубликовал по этой ссылке.

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