Хактивисты BO Team грозят служебным расследованием в связи с ДМС

Хактивисты BO Team грозят служебным расследованием в связи с ДМС

Хактивисты BO Team грозят служебным расследованием в связи с ДМС

В «Лаборатории Касперского» фиксируют новый всплеск целевых рассылок BO Team на территории России. Разбор сентябрьских атак показал, что хактивисты обновили свои бэкдоры, а в качестве приманки используют тему ДМС.

Вредоносные сообщения, рассылаемые BO Team, она же Black Owl, Lifting Zmiy и Hoody Hyena, написаны от имени поставщика услуг страхования либо банка. Получателя чаще всего обвиняют в злоупотреблении полисом ДМС.

Целевой зловред (BrockenDoor) спрятан в прикрепленном архивном файле в виде экзешника, замаскированного под PDF. При открытии запароленного вложения (ключ указан в теле письма) пользователю отображается документ-приманка:

 

Примечательно, что вредонос откатывает свое исполнение, если у жертвы в параметрах раскладки клавиатуры не выставлен русский язык.

Основной код BrockenDoor оказался переписанным на C#. Выполняемые зловредом команды теперь обозначены двумя-тремя символами (ранее они были прописаны в развернутой форме).

Функциональность бэкдора мало изменилась. В ходе текущей кампании была зафиксирована попытка использования BrockenDoor для установки новой версии Go-бэкдора ZeronetKit, тоже из арсенала BO Team.

«Жертвами атак стали российские организации, заинтересованные в ДМС для своих сотрудников, — комментирует эксперт Kaspersky Олег Купреев. — Фишинговые письма, а также документы-приманки, скорее всего, создавались под конкретные цели: атакующие не использовали типовые шаблоны, а адаптировали вложения в каждой конкретной атаке под юридические документы, призывая жертву срочно ознакомиться с их содержанием».

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