После взлома Wildfire хакеры перешли к использованию Hades Locker

После взлома Wildfire хакеры перешли к использованию Hades Locker

После взлома Wildfire хакеры перешли к использованию Hades Locker

Еще в конце августа 2016 года проект No More Ransom, объединивший McAfee и «Лабораторию Касперского», а также представителей Европола и полиции Нидерландов, опубликовал сразу два инструмента для расшифровки данных, которые призваны помочь жертвам вымогателя WildFire восстановить свою информацию.

Шифровальщик WildFire был впервые обнаружен экспертами в середине апреля 2016 года и также известен под названиями GNL и Zyklon. Имя WildFire вымогатель использует начиная с мая 2016 года. В июне и июле текущего года малварь «отличилась» массовыми спам-кампаниями, направленными на пользователей из Голландии и Бельгии, и в августе эти атаки по-прежнему продолжались.

Теперь, когда WildFire был нейтрализован специалистами, хакерская группа, стоявшая за его разработкой, переключилась на другой инструмент. Теперь злоумышленники распространяют шифровальщика Hades Locker, преимущественно через спам-кампании ботнета Kelihos, пишет xakep.ru.

Первым Hades Locker обнаружил Майк Гиллепси (Michael Gillespie), когда 4 октября 2016 года один из пострадавших загрузил сообщение с требованием выкупа в сервис ID Ransomware.

Теперь малварь уже исследовали эксперты Bleeping Computer и Proofpoint, обнаружив, что шифровальщик во многом схож с WildFire. Разнится разве что GUI, который теперь отображает сообщение с требованием выкупа и имитирует ранние версии Locky. Hades Locker шифрует файлы своих жертв с применением алгоритма AES и изменяет расширения файлов на «~HLH6215». За расшифровку данных пострадавшие должны заплатить порядка $600.

Пока неизвестно, атакует ли малварь, сменившая «вывеску», пользователей из Голландии и Бельгии или на этот раз злоумышленники решили расширить зону поражения.

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