APT37 использовала встречу представителей КНДР и Донбасса как приманку

APT37 использовала встречу представителей КНДР и Донбасса как приманку

APT37 использовала встречу представителей КНДР и Донбасса как приманку

В Fortinet проанализировали недавнюю имейл-атаку, в ходе которой на машины Windows загружался RAT-инструмент Konni. Вредоносные сообщения были написаны на русском языке и имитировали переписку между российскими дипломатами.

Инструмент удаленного администрирования Konni зачастую использует APT37, она же Ricochet Chollima, InkySquid, ScarCruft, Reaper и Group123. Для его засева северокорейские хакеры и ранее использовали спам-рассылки и похожую схему доставки, поэтому аналитики с большой долей уверенности приписали новую атаку этой APT-группе.

Вредоносные письма незамысловаты и призваны создать видимость официальной переписки. С этой целью злоумышленники сфальсифицировали адрес отправителя и использовали форму ответа на некое предыдущее послание.

 

Примечательно, что вложение поименовано с использованием латиницы. Анализ показал, что zip-архив содержит два файла — Pyongyang in talks with Moscow on access to Donbass.pptx и Donbass.ppam.

Первый служит ширмой: в набор слайдов включены сообщения о встрече высокопоставленных представителей КНДР, ДНР и ЛНР, которая состоялась в прошлом месяце в Москве. Все новости взяты из открытых англоязычных источников, два слайда содержат только текст на русском языке. Все ссылки в этих новостях ведут на легитимные сайты; подозрительного контента в pptx-файле не обнаружено.

Вредоносным оказался Donbass.ppam (файл плагина Microsoft PowerPoint). При его открытии запускается макрос, который прежде всего выводит диалоговое окно с сообщением об ошибке:

 

Используя приглашение командной строки, вредонос помещает большой фрагмент шифротекста (base64) в файл oup.dat и сохраняет его в папке %TMP%. Расшифровка осуществляется с помощью Certutil, итог записывается в файл oup.vbs, с сохранением в %LOCALAPPDATA%\Microsoft\Office.

Скрипт VBS выполняет две задачи: создает запланированное задание Office Updatev2.2, чтобы обеспечить свой запуск каждые пять минут, и выполняет PowerShell-команду на сбор и отправку системных данных в домен gg1593[.]c1[.]biz. Командный сервер злоумышленников, расположенный в Болгарии, уже недоступен, поэтому добыть образец Konni для анализа специалистам не удалось.

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