С начала года троян Emotet поразил более миллиона компьютеров

С начала года троян Emotet поразил более миллиона компьютеров

С начала года троян Emotet поразил более миллиона компьютеров

Возрожденный ботнет-спамер Emotet продолжает стремительно наращивать свои мощности. В этом году эксперты AdvIntel насчитали уже 1 267 598 машин, зараженных одноименным трояном; более трети таких инцидентов произошли в США.

Наиболее заметные всплески активности Emotet наблюдались в марте и летом. Вредоноса с функциями загрузчика охотно используют для входа в чужие сети операторы шифровальщиков, которым он предоставляется в пользование как услуга (Loader-as-a-Service, LaaS).

 

Наибольшее количество заражений зафиксировано на территории США. Треть атак в рамках анти-рейтинга Топ-25 от AdvIntel пришлось на долю Западной Европы, более 15% — на страны Юго-Восточной Азии и Иран. Высокий уровень инфицирования также отмечен в Бразилии.

 

С ноября прошлого года вплоть до расформирования кибергруппы, стоявшей за Conti, троянские боты, по словам экспертов, приводили с собой только этого вымогателя. В настоящее время их с той же целью используют операторы Quantum, он же Mount Locker, и BlackCat. При этом проникший на машину Emotet загружает маячок Cobalt Strike, помогающий злоумышленникам развернуть полезную нагрузку для развития атаки и внедрения в сеть шифровальщика.

В AdvIntel считают ботоводов Emotet выходцами из Восточной Европы. Зловред по-прежнему распространяется через спам-рассылки и использует различные техники, в том числе социальную инженерию, кражу учетных данных и адресов имейл из браузеров и Outlook, подбор паролей, подмену DLL (для обхода защиты и повышения привилегий).

За четыре месяца после воскрешения упорный троян поразил более 100 тыс. компьютеров в разных странах. Из-за высокого темпа заражений уровень угрозы в настоящее время оценен как критический.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru