Вымогатели теперь не только шифруют файлы, но и используются для DDoS

Вымогатели теперь не только шифруют файлы, но и используются для DDoS

Вымогатели теперь не только шифруют файлы, но и используются для DDoS

Исследователь компании Invincea сообщает, что злоумышленники, похоже, догадались использовать зараженные шифровальщиками устройства для осуществления DDoS-атак. Так, новая версия вредоноса из семейства Cerber демонстрирует подозрительную активность, похожую на UDP флуд.

Икенна Дайк (Ikenna Dike) из Invincea пишет, что новая вариация Cerber, похоже, создавалась как многофункциональное решение, а не просто как еще один шифровальщик. После заражения устройства малварь вносит в систему изменения, позволяющие ей подменить пользовательский скринсейвер перманентным сообщением с требованием выкупа.

 

 

Но тогда как это достаточно стандартное поведение для вымогательского ПО, Cerber также продемонстрировал странную сетевую активность, массово обращаясь к большому пулу адресов, начиная с 85.93.0.0 и заканчивая 85.93.63.255.

Исследователь пишет, что код вредоноса прошел обфускацию, а некоторые куски, похоже, вообще были добавлены в код нарочно, чтобы сбить с толку аналитиков. Все это серьезно осложняет изучение вымогателя.

Дайк обнаружил, что вредонос способен создавать текстовые файлы, экспортировать их как файлы .vbs и затем выполнять. После того как скрипт был создан и запущен, появляется файл 3311.tmp, который, судя по всему, и является непосредственно шифровальщиком Cerber.

 

 

Кроме того, как уже было сказано выше, малварь подменяет скринсейвер сообщением о выкупе и обращается к подсети 255.255.192.0 (85.93.0.0 — 85.93.63.255). Вредонос создает шестнадцатеричный .tmp-файл, который постоянно запускает процесс explorer.exe. Процесс тоже создает ряд файлов .tmp и записывает их на диск. Судя по всему, эта повторяющаяся цепочка действий является дочерним процессом все того же 3311.tmp, сообщает xakep.ru. Исследователь отмечает, что файл dnscacheugc.exe на скриншоте ниже имеет тот же хеш, что и 3311.tmp, отличается только имя. Дайк полагает, что эта цепочка действий привязана к оригинальному лупу в VBscript.

 

 

«Наблюдаемый сетевой трафик выглядит как направленный на подсеть флуд UDP-пакетами через порт 6892. Используя спуфинг целевого адреса, хост может направить весь ответный трафик от подсети на жертву, в результате чего та перестанет отвечать», — пишет Дайк.

По мнению исследователя, рассматриваемый образец малвари, возможно, не полностью завершил процесс доставки пейлоада в систему, а это означает, что вредонос может быть способен и на другую опасную активность.

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