Вымогатель CTB-Faker использует защищенные паролем архивы

Вымогатель CTB-Faker использует защищенные паролем архивы

Вымогатель CTB-Faker использует защищенные паролем архивы

Аналитики Bleeping Computer и компании Check Point обнаружили малварь CTB-Faker, которая маскируется под более известное семейство шифровальщиков CTB-Locker. Это не первый подражатель обнаруженный специалистами, совсем недавно был найден вымогатель PowerWare, который старательно выдавал себя за другого вредоноса (Locky).

Как и в случае PowerWare, код CTB-Faker не отличается качеством, похоже авторы малвари вообще решили сэкономить время, так что вместо надежного алгоритма шифрования здесь используются обыкновенные архивы, защищенные паролями.

Специалисты пишут, что на сегодняшний день CTB-Faker распространяется преимущественно через сайты для взрослых, на которых посетителям предлагают заплатить за просмотр приватного танца. Здесь жертву обманом вынуждают скачать ZIP-архив, который содержит исполняемый файл малвари.

 

Распространение CTB-Faker

 

Как только пользователь «распакует архив», CTB-Faker начнет медленно и неумолимо перемещать файлы жертвы в защищенный паролем архив Users.zip, лежащий в корневом каталоге диска C. Для этих целей вредонос использует обычный WinRAR. Как только процесс перемещения данных завершен, вымогатель инициирует перезагрузку компьютера, а после перезапуска системы отображает сообщение с требованием выкупа. Это сообщение полностью копирует сообщение вымогателя CTB-Locker, то есть подражатель стремится походить на свой прототип по максимуму, также как и в случае с PowerWare и Locky. Очевидно идея злоумышленников заключается в том, что погуглив «CTB-Locker», пользователь испугается больше, узнав, что он пал жертвой распространенной и опасной угрозы, от которой нельзя спасти данные, пишет xakep.ru.

Специалисты Bleeping Computer  сумели установить, что такая тактика работает. На данный момент авторы CTB-Faker заработали уже порядка 577 биткоинов, то есть около $381 000. По приблизительным подсчетам экспертов, выкуп заплатили около 7200 пользователей.

Хотя в сообщении с требованием выкупа утверждается, что CTB-Faker использует в работе комбинацию алгоритмов SHA-512 и RSA-4096, на самом деле шифровальщик применяет стандартное шифрование AES-256, которое используется для создания архивов WinRAR.

Исследователи обнаружили, что ключ шифрования (WinRAR пароль) был жестко закодирован в исходном исполняемом файле, который пользователи скачивали с сайта для взрослых. То есть данные можно извлечь и без оплаты выкупа. Эксперт Bleeping Computer Лоренс Абрамс сообщил, что он готов помочь всем жертвам шифровальщика восстановить информацию, если у них на руках остался этот исходный файл.

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