Linux-версию бэкдора DinodasRAT заметили в реальных кибератаках

Linux-версию бэкдора DinodasRAT заметили в реальных кибератаках

Linux-версию бэкдора DinodasRAT заметили в реальных кибератаках

Эксперты «Лаборатории Касперского» зафиксировали в реальных кибератаках Linux-версию мультиплатформенного бэкдора DinodasRAT. Вредонос, которого также называют XDealer, написан на C++ и позволяет операторам собирает конфиденциальные данные.

Об активности DinodasRAT предупреждали ещё в октябре 2023 года специалисты антивирусной компании ESET. Тогда злоумышленники распространяли исключительно версию для Windows.

За атаками DinodasRAT, как считают исследователи, стоят китайские киберпреступные группировки, одна из которых, — LuoYu. Например, Trend Micro приписывает распространение бэкдора группе Earth Krahang.

Теперь «Лаборатория Касперского» выявила Linux-версию вредоноса, проходящую под номером V10. Этот образец предназначен в основном для дистрибутивов на базе Red Hat и Ubuntu.

После выполнения бэкдор «окапывается» в системе, используя скрипты запуска SystemV и SystemD, а затем периодически пытается соединиться с удалённым сервером по TCP или UDP. Последний присылает зловреду команды.

DinodasRAT может совершать операции с файлами, менять адреса командного сервера (C2), составлять список запущенных процессов и завершать их, выполнять шелл-команды, скачивать новую версию бэкдора и удалять свою копию из системы.

Инструменты отладки и мониторинга используются для ухода от детектирования, а для маскировки общения с C2 DinodasRAT задействует Tiny Encryption Algorithm (TEA).

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