Группировка Fancy Bear вернулась с новым необычным бэкдором

Группировка Fancy Bear вернулась с новым необычным бэкдором

Группировка Fancy Bear вернулась с новым необычным бэкдором

Свежие атаки киберпреступной группировки Fancy Bear продемонстрировали, что злоумышленники используют обновлённый набор инструментов, среди которых есть бэкдор, написанный на новом языке. Последнюю вредоносную кампанию Fancy Bear обнаружили эксперты ESET.

Fancy Bear также известна под именами APT28, Sednit, Sofacy и Strontium, ее принято считать спонсируемой правительством группой, занимающейся целевыми кибератаками.

Ранее жертвами этой группировки становились: всемирное антидопинговое агентство WADA, Национальный комитет Демократической партии США, украинские военные и различные государственные организации.

Западные эксперты считают, что за Fancy Bear стоит правительство России, а сама группировка активна с 2004 года. При этом исследователи отмечают, что участники группы постоянно совершенствуют кибероружие в своём арсенале.

В ходе последних атак, о которых сообщили специалисты ESET, Fancy Bear пытались взломать системы министерств иностранных дел и различных посольств, располагающихся в Европе и Азии. Начиналось все по традиции с фишинговых писем, содержащих вредоносные пейлоады. Однако жемчужиной этих атак стал новый бэкдор.

Злоумышленники воспользовались новым языком — Nim, разработанным для сочетания достоинств Python, Ada и Modula. Исполняемые файлы Nim поддерживают все основные платформы: Microsoft Windows, Linux и macOS.

В общей сложности в каждой атаке Fancy Bear использует шесть модулей, а завершающим этапом в систему устанавливается бэкдор Golang. Вредонос собирает информацию о заражённом хосте и в течение первых нескольких минут снимает скриншоты каждые 35 секунд. Все эти данные и файлы отравляются на командный сервер — C&C.

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