Вымогатель SamSam повышает сумму выкупа до 33 000 долларов

Вымогатель SamSam повышает сумму выкупа до 33 000 долларов

Вымогатель SamSam повышает сумму выкупа до 33 000 долларов

Вымогатель SamSam в новых, недавно обнаруженных атаках требует 33 000 долларов США за расшифровку файлов всех компьютеров в сети. В отличие от большинства вымогателей, SamSam не распространяется через автоматизированные инструменты, такие как наборы эксплойтов или спам. Вместо этого его устанавливают на уязвимых системах вручную.

Если этому зловреду удалось заразить одну машину в сети, он непременно будет пытаться также скомпрометировать другие. Авторы SamSam используют протокол удаленного рабочего стола (RDP), веб-оболочки и пакетные скрипты для компрометации сетей, отмечает эксперт Крис Доман в блоге.

Исследователи говорят, что, написанная на C#, последняя версия этой вредоносной программы не демонстрирует никаких отличий от предыдущих образцов. По словам эксперта Vallejo, вымогатель шифрует более 300 типов файлов, а для шифрования использует функции encc.myff1 и encc.EncryptFile.

Недавние атаки SamSam следуют той же схеме, что и предыдущие, изменилась только сумма выкупа. Теперь злоумышленники требуют 1.7 биткойнов (более 4500 долларов США) для расшифровки файлов на одной машине, 6 биткойнов (более 16 000 долларов США) для дешифрования данных на половине компьютеров и 12 биткойнов (около 33 000 долларов США) для восстановления данных на всех зараженных компьютерах.

«Объемы, вложенные в операции злоумышленников, заставили их значительно поднять сумму выкупа. Из-за этого в прошлом году ФБР заинтересовалось ими» - говорит эксперт.

Один недавний инцидент, связанный с активностью SamSam коснулся больницы в Нью-Йорке, которая отказалась выплатить выкуп в размере 44 000 долларов.

«Самые последние атаки, похоже, были успешными, по крайней мере, с точки зрения атакующего. Адрес Bitcoin злоумышленников на этой неделе пополнился на 33 000 долларов» - утверждает Доман.

После шифрования файла SamSam удаляет оригинал, однако пользователи могут восстановить свои файлы или их часть, поскольку вредонос, похоже, не очищает сектора удаленных файлов.

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