Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Похищающий данные вредонос Raccoon заразил более 100 тыс. жертв

Вредонос, получивший имя Raccoon, заточен под похищение конфиденциальной информации. По словам исследователей в области кибербезопасности из компании Cybereason, Raccoon уже заразил более 100 тысяч компьютеров.

Жертвы этой вредоносной программы разбросаны по всему миру. Цель Raccoon — похищать данные платёжных карт, логины и пароли от электронных ящиков, а также учётные данные криптовалютных кошельков.

Авторы зловреда предлагают его по модели malware-as-a-service (MaaS), благодаря которой Raccoon быстро приобрёл популярность в среде киберпреступников.

«Зловред Raccoon занимает место в десятке самых обсуждаемых вредоносных программ в среде киберпреступников за 2019 год», — гласит отчёт Cybereason.

«Несмотря на то, что Raccoon не является ни сложным, ни новаторским вредоносом, ему все равно удалось заразить сотни тысяч устройств по всему миру».

Специалисты считают, что популярность Raccoon служит напоминанием о том, что модель Malware-as-a-Service очень эффективна для распространения вредоносных программ. В будущем эксперты прогнозируют развитие MaaS.

Авторы Raccoon предлагают автоматизированную бекенд-панель, защищённый хостинг и поддержку 24/7 в России и Великобритании. Все это стоит $200 в месяц. Сама вредоносная программа написана на C++ русскоговорящими разработчиками, которые изначально рекламировали её на российских форумах хакерской тематики.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru