Вымогатель WildFire возвращается, теперь под именем "Hades Locker"

Вымогатель WildFire возвращается, теперь под именем "Hades Locker"

Вымогатель WildFire возвращается, теперь под именем "Hades Locker"

После того, как исследователи в области безопасности создали дешифратор для вымогателя WildFire, его автор решил провести ребрендинг и воскресил вредонос под названием Hades Locker.

WildFire был подробно описан в конце августа, тогда экспертам удалось захватить контроль над его командным пунктом и получить доступ ко многим ключам дешифровки. Ранее пользователи часто платили, чтобы вернуть доступ к своим файлам, это вылилось в ежемесячный доход злоумышленников в размере 80 000 $.

Несмотря на то, что серверы злоумышленников были скомпрометированы, сами они не были пойманы. И похоже на то, что им удалось возродить свое творение под новым именем - Hades Locker. Более того, новый вариант вымогателя получил улучшенную функцию шифрования.

После того, как шифровальщик запущен на зараженной системе, он подключается к  http:// ip-api(dot)com/xml для определения IP жертвы и ее местоположения. Затем вредоносная программа отправляет уникальный идентификатор жертвы, идентификационный номер, имя компьютера, имя пользователя, страну и IP-адрес жертвы на сервер злоумышленников, который в свою очередь отвечает паролем для процесса шифрования.

ID жертвы хранится в реестре, наряду с информацией о том, в каком состоянии находится процесс шифрования. Вредонос использует AES-шифрование, а в качестве расширения для зашифрованных файлов строку “.~HL”, после которой идут первые 5 букв пароля шифрования. 

Hades Locker не шифрует файлы, находящиеся в директориях: windows, program files, program files (x86), system volume information и $recycle.bin. Также вредонос удаляет теневые копии, предотвращая возможность восстановления файлов с их помощью.

Записка с требованиями вымогателя включает в себя ссылки: n7457xrhg5kibr2c.onion, http:// pfmydcsjib(dot)ru и http:// jdybchotfn(dot)ru. ПО этим ссылкам находится информация о сумме выкупа и о том, как произвести оплату.

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