Чаще всего российский бизнес атакуют шифровальщики Dharma, Crylock, Thanos

Чаще всего российский бизнес атакуют шифровальщики Dharma, Crylock, Thanos

Чаще всего российский бизнес атакуют шифровальщики Dharma, Crylock, Thanos

Специалисты компании Group-IB проанализировали ландшафт киберугроз и выделили самые агрессивные программы-вымогатели, атакующие организации на территории России. В 2020-2021 годах наиболее активными шифровальщиками стали Dharma, Crylock и Thanos.

Как отметили исследователи, каждый из перечисленных выше вымогателей совершил более 100 кибератак на российский бизнес. Кроме того, в 2021 году число кампаний шифровальщиков увеличилось более чем на 200%, а максимально запрошенная сумма выкупа дошла до 250 миллионов рублей.

В общей сложности Dharma, Crylock и Thanos ответственны более чем за 300 киберинцидентов. Согласно опубликованной Group-IB инфографике, максимальный выплаченный вымогателям выкуп составил 40 млн рублей.

 

Основной причиной роста активности операторов шифровальщиков стало распространение модели «вымогатель как услуга» (Ransomware-as-a-Service). Именно на эту схему опираются Dharma, Crylock и Thanos. Более того, другие группировки — например, RTM — также начали использовать программы-вымогатели.

Изначально ориентируясь на кражу из систем ДБО, RTM страхуется дополнительным развёртыванием шифровальщика в сети жертвы. Если хищение по каким-то причинам не удалось, шифровальщик должен помочь получить средства организации.

Сумму выкупа операторы программ-вымогателей адаптируют под каждую жертву, это зависит от масштабов её бизнеса. По данным Group-IB, средняя сумма выплаченного выкупа составила три миллиона рублей, максимальная — 40 млн руб. Самый большой кусок пыталась урвать кибергруппировка OldGremlin — 250 млн руб.

Чаще всего шифровальщики проникают в сети жертв через скомпрометированные публично доступные терминальные серверы по протоколу RDP. Именно такой вектор атаки исследователи зафиксировали в 60% случаев. В 22% атак злоумышленники рассчитывали на фишинговые рассылки, а 14% киберинцидентов состоялись из-за уязвимостей в приложениях.

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