Шифровальщик Black Basta нанял поводыря — самоходку QBot

Шифровальщик Black Basta нанял поводыря — самоходку QBot

Шифровальщик Black Basta нанял поводыря — самоходку QBot

Разбор недавней атаки на клиента NCC Group выявил новое криминальное партнерство. Операторы шифровальщика Black Basta начали использовать QBot для входа в корпоративные сети и внедрения своего вредоноса на все доступные Windows-машины.

Троян QBot (также Quakbot, QakBot и Pinkslipbot) уже почти 15 лет ворует ключи к банковским счетам, Windows-доменам и доставляет других зловредов, в том числе шифровальщиков. Многофункциональные боты распространяются через вложения в спам-письма и умеют самостоятельно путешествовать по сетям жертв заражения.

Операторы шифровальщиков обычно используют QBot для получения первичного доступа к целевой сети. В данном случае Black Basta с его помощью смог проникнуть на многие компьютеры организации, в том числе на серверы Hyper-V и контроллеры домена.

При этом непрошеные гости продвигались по сети следующим образом:

  1. Создали в папке C:\Windows\ взломанной системы файл PsExec.exe (с облегченным аналогом Telnet от Microsoft).
  2. На целевых хостах средствами QBot удаленно запускали временную службу, обеспечивающую исполнение его DLL с помощью regsvr32.exe.
  3. Устанавливали соединение с удаленными узлами по RDP.

Получив доступ к серверу Hyper-V, злоумышленники изменяли настройки заданий Veeam и удаляли все резервные копии виртуальных машин. Чтобы обеспечить себе постоянное присутствие, авторы атаки использовали тулкит Cobalt Strike, а для защиты от обнаружения отключали Microsoft Defender — с помощью PowerShell-команд (локально загружали bat-файл на хост) или путем изменения групповых политик Active Directory.

На двух взломанных серверах в папке Windows был обнаружен файл pc_list.txt с внутренними IP-адресами всех систем в сети жертвы. А на одном из контроллеров домена исследователи нашли скрипт для удаленной загрузки и запуска файлов через WMI. По всей видимости, в рамках атаки его использовали для засева шифровальщика по ранее собранным IP-адресам.

Поведение самого Black Basta не изменилось; перед шифрованием он удалял теневые копии Windows, чтобы жертва не могла самостоятельно вернуть файлы, менял обои рабочего стола, шифровал данные, используя ChaCha20 и RSA, и генерировал ID жертвы для записки с требованием выкупа.

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