Между атакующими Украину вайперами (NotPetya и WhisperGate) нашли сходства

Между атакующими Украину вайперами (NotPetya и WhisperGate) нашли сходства

Между атакующими Украину вайперами (NotPetya и WhisperGate) нашли сходства

Эксперты проанализировали вредонос-вайпер, который недавно атаковал более десяти государственных сайтов Украины. Как отметили специалисты, им удалось найти «стратегические сходства» этого зловреда с NotPetya, который атаковал инфраструктуру Украины в 2017 году.

Напомним, что вредоносная программа, замеченная недавно в атаках на госсайты, получила название WhisperGate. На эту киберкампанию указала Microsoft, присвоив операторам кодовое имя «DEV-0586».

«У вайперов WhisperGate и NotPetya есть определённые стратегические сходства — например, маскировка под программу вымогатель, а также намеренное уничтожение главной загрузочной записи (master boot record, MBR) вместо её шифрования. Тем не менее современный вредонос располагает гораздо большим числом компонентов для деструктивной деятельности», — пишет Cisco Talos в отчёте.

Помимо этого, исследователи отметили, что в последней атаке, скорее всего, использовались украденные учётные данные. До запуска вредоносной активности киберпреступники месяцами присутствовали в сети жертв — классический признак сложной кибероперации (APT).

 

Цепочка заражения WhisperGate представляет собой многоступенчатый процесс, при котором загружается специальная вредоносная составляющая, стирающая MBR. Далее в систему  помещается вредоносная библиотека DLL, хранящаяся на сервере Discord, её цель — запустить ещё один вайпер, который уже уничтожает файлы (перезаписывает их содержимое мусорными данными).

Само собой, отдельные исследователи усмотрели в атаках WhisperGate действия знаменитых «российских хакеров». Доказательствами такие специалисты, конечно же, пока не делятся, как это обычно и бывает.

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