Бэкдор Prynt Stealer тащит данные жертв, украденные другими хакерами

Бэкдор Prynt Stealer тащит данные жертв, украденные другими хакерами

Бэкдор Prynt Stealer тащит данные жертв, украденные другими хакерами

Новый бэкдор Prynt Stealer, использующий для своей работы Telegram-канал, привлек внимание исследователей новыми функциями. Вредонос был доработан для кражи пользовательских данных, украденных купившими его киберпреступниками.

Как объясняют в отчете специалисты компании Zscaler ThreatLabz, это далеко не новый метод, однако он опасен тем, что данные пользователей оказываются в руках сразу нескольких киберпреступных групп.

О Prynt Stealer стало известно в апреле 2022 года. Бэкдор с функциональностью кейлогера и возможностью мониторинга буфера обмена можно приобрести за 100 долларов на месяц, а за $900 можно получить пожизненную лицензию. Зловред спокойно вытаскивает информацию из браузеров, Discord и Telegram, а также записывает нажатия клавиш на клавиатуре.

Свежий анализ кода Prynt Stealer показал, что он много заимствовал у двух других семейств — AsyncRAT и StormKitty. Для сбора данных жертв, украденных другими киберпреступниками, используется отдельный Telegram-канал.

 

Помимо этого, у бэкдора есть функции, затрудняющие его анализ. Например, он мониторит список запущенных процессов на компьютере жертвы, пытаясь найти среди них “taskmgr“, “netstat“ и “wireshark“. Если он увидит один из этих процессов, каналы взаимодействия с Telegram-каналом блокируются.

«Обратите внимание, что существуют взломанные и слитые версии Prynt Stealer. Мы выявили два варианта этого вредоноса, которые получили имена WorldWind и DarkEye. Доступность исходного кода ряда зловредов упростила задачу малоквалифицированным злоумышленникам», — отмечают специалисты Zscaler.

Авторы Prynt Stealer пошли ещё дальше и добавили бэкдору функциональность, позволяющую перехватывать данные пользователей, которые крадут купившие вредонос хакеры.

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