Банковский троян Ursnif переходит на вымогательство и кражу данных

Банковский троян Ursnif переходит на вымогательство и кражу данных

Банковский троян Ursnif переходит на вымогательство и кражу данных

Вредоносная программа Ursnif, известная в первую очередь как банковский троян, теперь переориентировалась на вымогательство и кражу данных. Новые образцы вредоноса похожи больше на Emotet, Qakbot и TrickBot.

Последнюю актуальную версию Ursnif проанализировали специалисты компании Mandiant. В своём отчёте эксперты пишут следующее:

«Можно наблюдать существенные изменения в поведении и назначении трояна, который раньше специализировался исключительно на банковском мошенничестве. Теперь же вредоносную программу можно отнести к более масштабным киберугрозам».

Впервые обновлённый вариант Ursnif попался исследователям 23 июня 2022 года, тогда ему даже присвоили кодовое имя — LDR4. Судя по всему, новая задача трояна — обеспечить нужную почву для атаки вымогателя или операции по краже конфиденциальных данных.

Ursnif, который также известен под именами Gozi и ISFB, можно называть старичком — первые зафиксированные атаки его операторов датируются 2007 годом. Путь и развитие вредоноса интересно наблюдать на инфографике, которую представили эксперты:

 

Последние по времени кампании Ursnif, описанные Mandiant, интересны письмами-приманками, которые злоумышленники пытаются замаскировать под счета или предложения работы. Если получатель клюнет на эту уловку, на его компьютер загрузится документ в формате Microsoft Excel, который и запустит вредонос.

Новый модуль Ursnif, позволяющий получить удалённый доступ к атакованному устройству, может говорить о том, что в будущем Ursnif перейдёт на кибервымогательство, считают исследователи.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru