Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Ранее неизвестный бэкдор Loki атакует российские предприятия

Специалисты «Лаборатории Касперского» предупреждают об атаках ранее неизвестного бэкдора, получившего имя Loki. Операторы вредоноса нацелились на российские предприятия самых разных отраслей — от машиностроения до медицины.

Как отметили в Kaspersky, Loki написан на основе распространённого фреймворка Mythic, чей исходный код доступен в Сети.

Mythic используется для удалённого управления целевым устройством в ходе имитации кибератак и проверки уровня защищённости систем. Неудивительно, что злоумышленники нашли ему применение.

С помощью Mythic можно создавать агенты на любом языке и под любую платформу с необходимой функциональностью. Киберпреступники разработали кастомную версию агента, которой дали имя Loki. Атакующие также не брезгуют использовать и другие общедоступные утилиты.

Исследователи из «Лаборатории Касперского» считают, что один из векторов проникновения Loki на компьютеры — электронная почта. Например, в одном из эпизодов эксперты обнаружили зловред в файлах с именами «смета_27.05.2024.exe», «На_согласование_публикации_<предприятие>.rar», «ПЕРЕЧЕНЬ_ДОКУМЕНТОВ.ISO».

Попав на целевое устройство, Loki может выполнять различные команды: скачивать и загружать файлы, запускать вредоносные инструменты и т. п.

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