Беспечный хакер слил исходный код GhostDNS в руки Avast

Беспечный хакер слил исходный код GhostDNS в руки Avast

Беспечный хакер слил исходный код GhostDNS в руки Avast

Исходный код набора эксплойтов GhostDNS забавным образом попал прямиком в руки экспертов из Avast. Благодаря этой случайности антивирусная компания смогла провести анализ компонентов вредоноса и описать его функциональные возможности.

Злоумышленники используют GhostDNS для осуществления CSRF-запросов и изменения настроек DNS. Таким образом они могут перенаправлять пользователей на фишинговые страницы.

Конечная цель операторов GhostDNS — похитить учётные данные от банковских сервисов и других аккаунтов.

В один прекрасный день исходный код всего набора эксплойтов (а также фишинговых страниц) был запакован в RAR-архив и загружен на платформу общего доступа. За этим стоял некий неосмотрительный киберпреступник.

Беспечность последнего заключалась в отсутствии банального пароля, который бы защитил архив с исходным кодом. Более того, горе-хакер, у которого был установлен антивирус Avast, оставил активным компонент Web Shield, отвечающий за защиту от вредоносного веб-контента.

В результате такой халатности защитные механизмы Avast смогли проанализировать содержимое архива.

«Мы загрузили соответствующий файл — KL DNS.rar — и обнаружили полный исходный код набора эксплойтов GhostDNS», — пишут представители чешского антивирусного гиганта.

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