ESET восстановит файлы, зашифрованные AES-NI и XData

ESET восстановит файлы, зашифрованные AES-NI и XData

ESET восстановит файлы, зашифрованные AES-NI и XData

Специалисты ESET разработали утилиту для восстановления файлов, зашифрованных различными модификациями программы-вымогателя AES-NI, включая XData. Жертвы, сохранившие пострадавшие от шифратора файлы, могут загрузить утилиту с сайта ESET.

Программа позволит восстановить данные, зашифрованные с расширениями .aes256, .aes_ni,  .aes_ni_0day, а также .~xdata~.  ESET следит за распространением AES-NI с момента появления первой версии вредоносной программы (Win32/Filecoder.AESNI.A) – 8 декабря 2016 года. 21 мая на форуме BleepingComputer, где оказывают помощь жертвам шифраторов, были опубликованы мастер-ключи для версии А. Вскоре в Twitter появились ключи для версии В (Win32/Filecoder.AESNI.B). Их опубликовал пользователь, предположительно являющийся создателем малвари. Несколькими днями позднее на BleepingComputer появились ключи для версии С (Win32/Filecoder.AESNI.C, также известной как XData).

По информации BleepingComputer, разработчики AES-NI закрыли «проект», поскольку исходные коды вредоносной программы были украдены неизвестными и предположительно использовались в создании шифратора XData. Специалисты ESET отметили сходство XData и ранних версий AES-NI.

В ранних версиях AES-NI было предусмотрено ограничение, предотвращающее распространение в России и СНГ. Этой тактики, как правило, придерживаются российские вирусописатели, чтобы избежать уголовного преследования в своей стране. Авторы XData, по всей видимости, избавились от ограничений для атаки на конкретный регион – с 17 по 22 мая 96% попыток заражения зафиксировано среди украинских пользователей.

Утилита для восстановления файлов, зашифрованных AES-NI (XData), доступна по ссылке:

download.eset.com

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