Вымогатель CryPy использует уникальный ключ для каждого файла

Вымогатель CryPy использует уникальный ключ для каждого файла

Вымогатель CryPy использует уникальный ключ для каждого файла

Исследователи Лаборатории Касперского предупреждают о появлении нового семейства вымогателей CryPy, написанных на Python. Отличается это семейство тем, что использует уникальный ключ для каждого шифруемого файла.

CryPy не первый вымогатель, написанный на Python, до него были HolyCrypt, Fs0ciety Locker и другие. Тем не менее, выделяется новый шифровальщик именно тем, что использует уникальные ключи для каждого зашифрованного файла и использует израильский сервер для управления.

Уязвимость в системе управления содержимым (CMS) Magento позволила злоумышленникам загрузить PHPShell-скрипт и использовать скомпрометированный сервер как командный центр вымогателя. Кроме того, они использовали сервер для фишинговых атак.

Исполняемая часть вымогателя, написанная на Python состоит из двух основных файлов: boot_common.py и encryptor.py. Эксперты Лаборатории Касперского объясняют, что первый файл отвечает за логирование ошибок, в то время как второй как раз является самим шифровальщиком.

В ходе анализа экспертами вымогатель не стал шифровать файлы на зараженном компьютере, это произошло предположительно потому, что злоумышленники мигрировали на новый сервер. 

Попав на целевую машину, шифровальщик отключает ряд функций. В том числе диспетчер задач, инструменты реестра, восстановление.

CryPy отправляет данные в командный центр, используя незащищенный протокол HTTP, в открытом виде, что позволяло легко проанализировать трафик. Код Python содержит жесткие вызовы PHP-скриптов в виде запроса GET.

Среди передаваемой в командный центр информации эксперты наши следующую: информация о системе, узле, версии компьютера и процессора, IP-адрес и уникальный идентификатор жертвы.

Командный центр отвечает ключом шифрования, создавая уникальный маркер для каждого файла. Злоумышленники могут предоставить пользователям возможность расшифровать пару файлов беплатно.

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