Новая версия банковского трояна QakBot атаковала 10 500 россиян

Новая версия банковского трояна QakBot атаковала 10 500 россиян

Новая версия банковского трояна QakBot атаковала 10 500 россиян

Новая версия банковского трояна QakBot атакует тысячи пользователей, большая часть которых находится в России. Аналитики «Лаборатории Касперского» утверждают, что в 2021 году число атакованных граждан выросло на 65% в сравнении с прошлым годом.

По всему миру в общей сложности QakBot поразил более 17 тысяч юзеров. Из них 10 500 проживают на территории России. Впервые этот вредонос попался экспертам в 2007 году, однако в последние годы его авторы существенно доработали троян.

Таким образом, вредонос превратился в один из самых мощных и коварных современных троянов, объясняют в «Лаборатории Касперского». Попав в систему жертвы, QakBot пытается добраться до счетов и электронных кошельков пользователя.

Частично троян выполняет функции кейлогера, поскольку способен фиксировать и записывать нажатия клавиш на клавиатуре. Помимо этого, вредоносная программа с лёгкостью крадёт файлы, cookies, логины, пароли; а последние версии QakBot умеют деактивироваться в виртуальной среде.

Зловред недавно обзавёлся новой функцией — кражей электронных писем, которые в дальнейшем помогают киберпреступникам использовать социальную инженерию. Специалисты «Лаборатории Касперского» считают, что атаки QakBot не прекратятся в ближайшее время, однако решения компании успешно детектируют банковского трояна.

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