Найден способ восстановления файлов после атаки вируса Gpcode.ak

Найден способ восстановления файлов после атаки вируса Gpcode.ak

"Лаборатория Касперского", ведущий производитель систем защиты от вредоносного и нежелательного ПО, хакерских атак и спама, информирует пользователей о возможности восстановления файлов после атаки вируса Gpcode.ak. Как сообщалось ранее, зашифрованные Gpcode.ak файлы, не имея секретного ключа, в настоящее время расшифровать невозможно. Тем не менее, найдено оптимальное решение для их восстановления.

Дело в том, что при шифровании файлов Gpcode.ak сначала создает новый файл «рядом» с тем, который он собирается шифровать. В этот новый файл он записывает зашифрованные данные исходного файла, после чего удаляет исходный файл.

Как известно, существует возможность восстановить удаленные файлы, если данные на диске не были сильно изменены. Именно поэтому эксперты "Лаборатории Касперского" с самого начала рекомендовали пострадавшим пользователям не перезагружать компьютер и связаться с ними, а обратившимся советовали использовать различные утилиты для восстановления удаленных файлов с диска. К сожалению, почти все утилиты для восстановления удаленных файлов распространяются на основе shareware-лицензий. Вирусные аналитики "Лаборатории Касперского" искали лучшее — с точки зрения эффективности и доступности для пользователей — решение, которое могло бы помочь восстановить файлы, удаленные Gpcode.ak после шифрования. Таким решением оказалась бесплатная утилита PhotoRec, созданная Кристофом Гренье (Christophe Grenier) и распространяющаяся на основе лицензии GPL.

Изначально утилита создавалась как средство для восстановления графических файлов (видимо, отсюда и её название PhotoRec — сокращение от Photo Recovery). Затем её функционал был расширен, и в настоящее время она может восстанавливать документы Microsoft Office, исполняемые файлы, PDF- и TXT-документы, а также различные файловые архивы.

Утилита PhotoRec поставляется в составе последней версии пакета TestDisk.

Следует отметить, что утилита PhotoRec отлично справляется со своей задачей — восстановлением файлов на выбранном разделе. Однако затем возникает трудность восстановления точных имен и путей файлов. В "Лаборатории Касперского" для решения этой проблемы была разработана небольшая бесплатная программа StopGpcode, которая позволяет вернуть оригинальные имена файлов и полные пути, по которым они находились.

"Лаборатория Касперского" рекомендует пострадавшим от действий Gpcode.ak пользователям, вместо того, чтобы платить злоумышленнику, внести свой вклад в добровольные пожертвования автору замечательной утилиты PhotoRec.

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