Сложный вредонос Xeno теперь доступен бесплатно на GitHub

Сложный вредонос Xeno теперь доступен бесплатно на GitHub

Сложный вредонос Xeno теперь доступен бесплатно на GitHub

Сложный троян Xeno, открывающий удалённый доступ к компьютеру жертвы, доступен бесплатно на GitHub. Теперь вредонос стал доступнее и, как следствие, опаснее.

Xeno написан на C# и может работать в системах Windows 10 и Windows 11. Его автор, известный под ником moom825, утверждает, что зловред предоставляет богатый набор функций для удалённого управления ОС.

Среди них отмечаются, например, обратный прокси SOCKS5, возможность записывать аудио в режиме реального времени, а также устанавливать модуль hVNC (hidden virtual network computing).

«Троян написан полностью с нуля, что гарантирует уникальный подход к реализации удалённого доступа», — гласит описание Xeno от разработчика на GitHub.

К слову, moom825 также стоит за разработкой другого вредоноса на C# — DiscordRAT 2.0, которого ранее распространяли в npm-пакетах. Мы писали об этих атаках в октябре 2023-го.

Специалисты Cyfirma отметили, что Xeno попадет на устройства жертв через сеть доставки контента Discord.

 

«Основной вектор — файлы-ярлыки, замаскированные под скриншоты WhatsApp и выполняющие функции загрузчика. С их помощью в систему помещается ZIP-архив, где он распаковывается и запускается (вторая ступень атаки)», — пишут исследователи.

Вредоносная библиотека подключается с помощью сторонней загрузки, что помогает закрепиться в системе и уйти от детектирования антивирусными средствами.

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