Лаборатория Касперского назвала главные зловреды августа

Лаборатория Касперского назвала главные зловреды августа

Юрий Машевский, ведущий вирусный аналитик Лаборатории Касперского, опубликовал очередной Киберпаноптикум, выявляющий "самые-самые" вредоносные модули за прошедший месяц.

Вот каким оказался список зловредов по итогам августа:

* Самый жадный зловред по отношению к банкам - Trojan-Banker.Win32.Banker.rqk. Атакует 26 банков;

* Самый жадный зловред по отношению к системам электронных денег - новая модификация Backdoor.Win32.Agobot.gen. Нападает на клиентов четырех систем электронных денег;

* Самый жадный зловред по отношению к пластиковым картам - Trojan-Banker.Win32.Banbra.vf. Проявляет интерес к пользователям четырех систем пластиковых карт;

* Самый упакованный зловред - Backdoor.Win32.Hupigon.nqr (семейство то же, что и в прошлом месяце). Упакован семью различными программами упаковки;

* Самый маленький зловред - Trojan.BAR.Tiny.a - 31 байт. Ищет и запускает все найденные приложения;

* Самый большой зловред - Trojan-Banker.Win32.Banker.qwp – 27 MБ. Не слишком много для данной категории.

* Самый враждебный зловред - Trojan-Clicker.HTML.IFrame.uu. Был обнаружен антивирусом при загрузке на компьютеры пользователей через 16% уязвимостей, используемых для внедрения кода;

* Самый распространенный зловред в почтовом трафике - Trojan-Downloader.Win32.Small.aacq. Участвует в каждом двадцатом заражении пользователей;

* Самое многочисленное семейство среди троянских программ - Backdoor.Win32.Hupigon - 1044 модификации;

* Самое многочисленное семейство среди вирусов и червей - Worm.Win32.AutoRun - 75 модификаций.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Активность фишеров за месяц возросла на 17% за счет использования ИИ

Согласно статистике KnowBe4, в феврале 2025 года число фишинговых писем возросло на 17% в сравнении с показателями шести предыдущих месяцев. Основная масса таких сообщений (82%) содержала признаки использования ИИ.

Подобная возможность, по словам экспертов, позволяет усилить полиморфизм атак фишеров — рандомизацию заголовков, содержимого, отправителей поддельных писем.

Незначительные изменения, на лету привносимые ИИ, позволяют с успехом обходить традиционные средства защиты — блок-листы, статический сигнатурный анализ, системы защиты класса SEG.

По данным KnowBe4, больше половины полиморфных фишинговых писем (52%) рассылаются с взломанных аккаунтов. Для обхода проверок подлинности отправителя злоумышленники также используют фишинговые домены (25%) и веб-почту (20%).

Более того, использование ИИ позволяет персонализировать сообщения-ловушки за счет динамического (в реальном времени) сбора информации об адресатах из открытых источников, а также сделать их настолько убедительными, что получатель даже не заподозрит подвох.

По данным KnowBe4, активность фишеров, освоивших новые возможности, за год возросла на 53%. Рост количества случаев использования ИИ в атаках отметили и другие эксперты. Для эффективного противодействия новой угрозе нужны более совершенные ИБ-инструменты — скорее всего, на основе того же ИИ.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru