Экспертам удалось расшифровать файлы зашифрованные Alma

Экспертам удалось расшифровать файлы зашифрованные Alma

Экспертам удалось расшифровать файлы зашифрованные Alma

Эксперты Help Alma Ransomware Victims расшифровали файлы, зашифрованные вымогателем, используя атаку посредника (Man in the middle, MITM), направленную на злоумышленников. Таким образом, пользователи, пострадавшие от шифровальщика Alma получили возможность расшифровать свои файлы бесплатно.

Зловред Alma распространяется при помощи набора эксплоитов RIG. После того, как он шифрует файлы пользователя, используется дешифровщик, который подключается к командному центру. Благодаря этому исследователям удалось провести атаку Man in the middle.

Сразу после попадания на компьютер Alma генерирует случайное расширение из 5 символов и уникальный 8-символьный идентификатор жертвы, который является производным от серийного номера диска C:\ и MAC-адреса первого сетевого интерфейса. Вымогатель использует шифрование AES-128 и добавляет сгенерированное ранее расширение к зашифрованным файлам.

Важно отметить, что зловред не шифрует файлы в папках, в названии которых содержатся следующие строки: $recycle.bin, system volume information, program files, programdata, program files (x86), windows, internet explorer, Microsoft, Mozilla, chrome, appdata, local settings, recycler, msocache, и Unlock_files_.

По мнению исследователей PhishLabs, авторы вымогателя пытаются обмануть пользователей, утверждая, что вредоносный файл принадлежит Apple. Для того, чтобы затруднить анализ, вредоносная программа использует рандомизацию адресного пространства (ASLR).

Вымогатель также пытается отправить на адрес .onion некоторую специфическую информацию о зараженной машине: закрытый ключ дешифрования AES-128, расширения зашифрованных файлов, имя пользователя, имя активного сетевого интерфейса, версию операционной системы, ID, установленное антивирусное программное обеспечение, а также отметку времени, когда программа была запущена.

После завершения процесса шифрования, пользователю отображается уведомление, что их файлы зашифрованы. На второй стадии предоставляется возможность скачать дешифратор, который дает инструкции по расшифровке.

Как отмечают исследователи PhishLabs, дешифратор подключается к удаленному серверу и таким образом сообщает, что пользователь загрузил его. Сервер посылает дешифратору информацию об адресе Bitcoin, количестве часов, оставшихся для уплаты выкупа и стоимости выкупа. Пользователю дается 120 часов с момента загрузки дешифратора, чтобы заплатить выкуп.

Шифровальщик использует необфусцированный .NET-код, что позволило исследователям просмотреть исходный код дешифратора и определить параметры расшифровки. Затем исследователи создали свой собственный инструмент дешифрования, а также взломали связь между дешифратором и сервером после того, как обнаружили уязвимость к атаке Man in the middle.

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