Новый Windows-зловред Beep очень старается избежать обнаружения

Новый Windows-зловред Beep очень старается избежать обнаружения

Новый Windows-зловред Beep очень старается избежать обнаружения

Проведенный в Minerva Labs анализ одного из семплов, загруженных на VirusTotal, показал, что вредонос до зубов вооружен средствами противодействия анализу. Новобранец также умеет загружать и исполнять дополнительные файлы.

Исследователей поразило количество техник, позволяющих определить запуск в песочнице, виртуальной машине или из-под отладчика: их оказалось полтора десятка. Реализации проверок на наличие антивирусов в коде не обнаружено.

Вредонос также проверяет дефолтный язык системы, используя Windows-функцию GetUserDefaultLangID (winnls.h). Если это русский, украинский, белорусский, таджикский, словенский, грузинский, казахский или узбекский (кириллица), исполнение откатывается.

Больше всего экспертов заинтересовало использование API-функции Beep (utilapiset.h) для задержки исполнения: с этой целью зловреды обычно используют Sleep API. Характерное отличие подсказало кодовое имя для новой угрозы — в Minerva ее нарекли Beep.

Вредоносная программа состоит из трех компонентов:

  • дроппер (big.dll, детектируют 55 из 70 антивирусов VirusTotal, результат на 15 февраля);
  • инжектор (AphroniaHaimavati.dll, 48 из 70);
  • полезная нагрузка.

Первый отвечает за создание нового ключа реестра и исполнение PowerShell-загрузчика. Сценарий при этом запускается каждые 13 минут (для этого в Windows создается новое запланированное задание), чтобы получить с удаленного сервера инжектор.

Этот модуль сначала проверяет окружение. Не найдя признаков враждебной среды, он извлекает и запускает полезную нагрузку, внедряя ее в легитимный процесс WWAHost.exe по методу process hollowing.

 

Пейлоад-компонент собирает и сливает на сторону системные данные. По команде с C2-сервера (расположен в США, адрес вшит в код) он может составить список запущенных процессов, собрать дополнительную информацию, запустить исполнение шелл-кода, DLL или файла EXE.

Список команд Beep включает 10 наименований, однако некоторые из них не реализованы. Исследователи пришли к выводу, что зловред находится на ранней стадии разработки.

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