Emotet вспомнил о Trickbot из корысти: за год тот заразил 160 000 машин

Emotet вспомнил о Trickbot из корысти: за год тот заразил 160 000 машин

Emotet вспомнил о Trickbot из корысти: за год тот заразил 160 000 машин

Как оказалось, операторы трояна Emotet не случайно обратились к помощи Trickbot, решив возродить свой ботнет. Их давним партнерам и товарищам по несчастью повезло больше: Trickbot быстро оправился от прошлогоднего удара со стороны властей и за истекший период увеличил свою армию более чем на 160 тыс. боевых единиц.

В октябре прошлого года борцы с ботнетами дважды пытались сокрушить инфраструктуру Trickbot, однако его операторам удалось удержаться на плаву. Похожая январская акция против Emotet оказалась более успешной, и мощный ботнет-спамер замолчал на десять месяцев.

В середине ноября Emotet вдруг ожил — как потом выяснилось, с инициативы владельцев шифровальщика Conti. К его распространению привлекли Trickbot, некогда связанный с Emotet дружескими узами (только раньше было наоборот: Emotet раздавал Trickbot в спаме).

Исследователи из Check Point решили выяснить, чем обусловлен такой выбор. Просмотр статистики показал, что за время отсутствия Emotet его сохранивший активность партнер заразил еще 141 тыс. компьютеров.

 

Суммарно с октября прошлого года операторам Trickbot удалось расширить свой похудевший ботнет более чем 160 тыс. зомби-машин, прописанных в 149 странах.

 

За последние полгода Check Point зафиксировала 223 различные Trickbot-кампании; больше половины из них завершились в июле. Тем не менее, эксперты отметили, что атаки трояна становятся более массовыми, а количество жертв растет.

Аналитикам также удалось выявить 1061 уникальный IP-адрес из задействованных в новых Trickbot-атаках. Восемь из них в сочетании с портом 443 засветились в 61 кампании, и угроза актуальна до сих пор.

Помощь Trickbot в восстановлении рядов Emotet оказалась эффективной: к концу ноября активность воспрянувшего трояна-спамера достигла половины январского уровня и продолжает расти. Проведенный в Check Point анализ показал, что новые образцы Emotet используют другую криптосистему — эллиптические кривые вместо RSA. Вирусописатели также усовершенствовали методы выравнивания потока управления и слегка изменили схему заражения: теперь Emotet проникает в систему в комплекте с Windows-инсталлятором, замаскированным под легитимное приложение.

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