Microsoft 365 умеет сканировать запароленные ZIP в поисках вредоносов

Microsoft 365 умеет сканировать запароленные ZIP в поисках вредоносов

Microsoft 365 умеет сканировать запароленные ZIP в поисках вредоносов

ИБ-аналитики сетуют, что их возможности обмена образцами неуклонно сокращаются. В попытках оградить пользователей от известных угроз облачные провайдеры, такие как Microsoft, используют сканирование файлов, и подобные средства способны обойти парольную защиту.

Распространители зловредов, использующие имейл и скрытые загрузки (drive-by) зачастую помещают свой код в ZIP-файл, чтобы обойти антивирусную защиту. Некоторые злоумышленники идут дальше и запароливают такие архивы; как оказалось, это тоже не панацея: некоторые онлайн-сервисы пытаются преодолеть это препятствие и просканировать архив на предмет потенциально опасного контента.

ИБ-исследователь Эндрю Брандт (Andrew Brandt) случайно обнаружил, что такая возможность имеется у Microsoft. Он пытался по привычке расшарить очередные семплы через SharePoint, но веб-инструмент пометил ZIP-файлы, которые эксперт обычно защищает паролем «infected», как вредоносные, заблокировав таким образом любые действия с ними.

В комментарии к посту безутешного Брандта его коллега по цеху Кевин Бомон (Kevin Beaumont) отметил, что Microsoft использует различные методы обхода парольной защиты ZIP, притом не только на SharePoint, но на всех облачных сервисах-365.

С этой целью защита может, например, извлекать похожие на ключи данные из тела письма или имени прикрепленного файла. Если пароль уже засветился в атаках, его наличие можно выявить перебором по списку.

В ответ на запрос Ars Technica о комментарии Брандт рассказал о еще одном случае, когда облачные средства безопасности создали ему большие неудобства. В прошлом году исследователь решил сделать OneDrive-бэкап из вредоносных файлов — находок, которые он сохранял на портативном Windows-компьютере, создавая исключения для антивирусной защиты.

Впоследствии выяснилось, что после копирования в облако файлы на лэптопе исчезали, а в аккаунте OneDrive появлялись детекты вредоносов. Потеряв всю коллекцию, аналитик начал архивировать новые находки, создавая файлы под паролем; до недавнего времени SharePoint на них не реагировал, а теперь выставляет флаги.

Как оказалось, веб-сервисы Google тоже помечают запароленные ZIP как потенциально опасные, но внутрь архивов не заглядывают. Так, Gmail исправно отслеживает такие вложения во входящей корреспонденции, а аккаунты Workspace блокируют их отправку.

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