Исходники Banshee Stealer слиты в Сеть, подписку на macOS-трояна закрыли

Исходники Banshee Stealer слиты в Сеть, подписку на macOS-трояна закрыли

Исходники Banshee Stealer слиты в Сеть, подписку на macOS-трояна закрыли

Исходные коды Banshee, программы-стилера для macOS, обнаружены онлайн. Авторы находки скопировали их и выложили на GitHub.

После утечки созданный на основе трояна сервис (MaaS, Malware-as-a-Service), по данным VXunderground, закрылся.

Платный доступ к Banshee стали активно продвигать на хакерских форумах в минувшем августе. Вредонос не очень сложен, поддерживает аппаратные платформы x86_64 и Arm64 и умеет воровать данные из браузеров, криптокошельков и сотни браузерных плагинов.

Авторы инфостилера успели снабдить его только базовой защитой — средствами противодействия запуску из-под отладчика и в виртуальной среде. Примечательно, что зловред также откатывает свое исполнение, когда в предпочтениях выставлен русский язык.

Отметим: утечки исходников вредоносных программ нередки, и злоумышленники охотно используют такие возможности для создания кастомных вариантов и форков. Иногда вирусописатели сами выкладывают свои творения в паблик, обнаружив, что те слишком сильно засветились.

Некоторые создатели зловредов сразу открывают доступ к исходным кодам — как это сделал, к примеру, автор Luca Stealer. Случайные утечки в мире киберкриминала и вовсе редки, как и происки хактивистов — разве что тех раздражает такое оружие, как сталкерский софт.

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