Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Киберпреступники обфусцируют около 26% вредоносного JavaScript-кода

Исследователи в области кибербезопасности изучили более 10 тысяч образцов зловредов, написанных на JavaScript, чтобы выяснить, насколько часто злоумышленники маскируют вредоносный код. Оказалось, что обфускация применяется приблизительно в 26% случаев.

Такое намеренное «запутывание» кода призвано усложнить задачу ИБ-аналитиков, которые будут изучать семплы вредоносных скриптов. Более того, обфускация бонусом позволяет обойти отдельные защитные программы.

Добиться сложного для понимания кода можно несколькими способами: внедрить в скрипт неиспользуемый (мусорный) код, нетипично разделить или слить код или использовать паттерны шестнадцатеричной системы счисления.

Специалисты компании Akamai проанализировали 10 тысяч семплов вредоносного JavaScript-кода, среди которых были дропперы, элементы фишинговых страниц, а также инструменты для онлайн-мошенничества, Magecart-сниппеты, криптомайнеры и т. п.

В 26% этих образцов применялась та или иная форма обфускации, позволяющая злоумышленникам обойти детектирование антивирусными решениями. Код большей части изученных образцов был подозрительно похож, но это может быть следствием использования одинаковых упаковщиков.

 

Тем не менее эксперты обращают внимание на тот факт, что методы обфускации используются и на легитимных популярных сайтах. Например, 0,5% ресурсов, входящих в топ Alexa, также применяют обфускацию.

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