Шифровальщик TeslaWare играет в русскую рулетку с файлами своих жертв

Шифровальщик TeslaWare играет в русскую рулетку с файлами своих жертв

Шифровальщик TeslaWare играет в русскую рулетку с файлами своих жертв

Специалисты компании Emsisoft обнаружили нового вымогателя, TeslaWare, о котором сообщили основателю ресурса Bleeping Computer Лоренсу Абрамсу (Lawrence Abrams), а тот изучил малварь более внимательно.

Абрамс пишет, что в настоящее время TeslaWare активно рекламируется на черном рынке, где продается за 35-70 евро (в зависимости от степени кастомизации). Для рекламы шифровальщика используются красивые постеры, рассказывающие обо всех характеристиках и особенностях малвари. Однако исследователь отмечает, что эти постеры являются более продвинутыми, чем сам вымогатель. Так, разработчики TeslaWare уверяют, что вредонос использует AES-256 шифрование, не обнаруживается антивирусными продуктами и надежно шифрует файлы, и оба последних утверждения ложны, пишет xakep.ru.

Тем не менее, файлы вымогатель действительно шифрует и, хуже того, удаляет. Так, по окончании шифрования TeslaWare отображает экран блокировки сразу с двумя таймерами. Первый таймер, обозначенный пиктограммой револьверного барабана, начинает отсчет с 59 минут. Когда это время истекает, TeslaWare играет в русскую рулетку с информацией пострадавшего, удаляя 10 случайных файлов.

 

 

Второй таймер, обозначенный пиктограммой черепа, отсчитывает 72 часа. Если за это время жертва не заплатит выкуп, вымогатель стирает вообще все файлы на диске C:.

Специалист не объясняет, какие именно уязвимости ему удалось выявить в коде вредоноса (так как плохие парни тоже читают Bleeping Computer), но он сообщает, что всю пострадавшую от действий шифровальщика информацию можно восстановить, не выплачивая выкуп. Абрамс рекомендует пострадавшим обращаться в специальную ветку на форуме сайта за получением помощи.

Также Абрамс обнаружил, что шифровальщик обладает несколькими неприятными функциями, которые пока не используются. Так, TeslaWare способен создавать новые сетевые папки на зараженном компьютере, которые операторы малвари могут использовать как точку входа в систему. Также шифровальщик обладает функцией NSpread, которая помогает ему копировать себя во все доступные сетевые папки, также создавая в них файл runme.pif или start.pif. Если пользователь удаленного компьютера запустит эти файлы, TeslaWare атакует и эту машину.

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