На GitHub раздают стилер поклонникам Photoshop, FL Studio, Roblox, Fortnite

На GitHub раздают стилер поклонникам Photoshop, FL Studio, Roblox, Fortnite

На GitHub раздают стилер поклонникам Photoshop, FL Studio, Roblox, Fortnite

На GitHub выявлена масштабная кампания по распространению трояна Redox Stealer под видом кряков популярного софта, а также модов и читов для игр. Найдено более 1000 репозиториев с фейковыми кодами Photoshop, FL Studio, Roblox, Fortnite.

Как оказалось, для их создания используется ИИ, и потому фальшивки быстро множатся, с успехом обходят автоматизированную защиту GitHub, а после удаления появляются вновь под другими аккаунтами.

На русскоязычном форуме, торгующем крадеными данными, опубликована подробная инструкция по созданию и оформлению правдоподобных фейков. Из 1115 обнаруженных вредоносных репозиториев лишь 10% вызвали подозрение, да и то благодаря обращениям в техподдержку GitHub.

 

Чтобы придать убедительность подделкам, злоумышленники добавляют сфабрикованные скриншоты, результаты сканов на VirusTotal, а при клонировании слегка изменяют текст README с помощью ChatGPT и других инструментов ИИ.

Чтобы уберечь полезную нагрузку от обнаружения, ее прячут в файлах RAR или ZIP. Код вредоносных скриптов обфусцирован (base64 и динамический импорт).

Троян-стилер Redox умеет собирать следующую информацию:

  • пароли и куки, сохраненные в браузерах;
  • ключи от онлайн-банкинга и криптокошельков;
  • учетки Steam, Riot Games, Epic Games;
  • токены Discord;
  • данные из буфера обмена, в том числе пароли и адреса.

Всю добычу зловред отправляет через вебхук на сервер Discord, чтобы операторы могли вручную выбрать то, что представляет ценность.

Для продвижения вредоносных репозиториев используются black SEO и возможности GitHub: распространители Redox Stealer манипулируют темами и метаданными, чтобы повысить свой рейтинг в поисковой системе сайта.

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