Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы программ-шифровальщиков начали конструировать кастомные образцы с помощью готовых решений. На крафтовость кибервымогателей обратили внимание специалисты «Лаборатории Касперского».

Самой собой, изобретательным злоумышленникам играют на руку разного рода утечки. Можно вспомнить слив билдера LockBit, который спровоцировал новые атаки шифровальщика в России.

В Kaspersky посвятили отчёт сборкам программ-вымогателей, которые можно найти в Сети. Основная их опасность в том, что малоквалифицированные киберпреступники без особой подготовки могут запустить крупномасштабные атаки.

Так, исследователи приводят в пример вредонос SEXi, в апреле 2024 года атаковавший хостера IxMetro. Операторы нацелились на гипервизоры ESXi, используя при этом две модификации зловреда, созданные на основе Babuk (для Linux-устройств) и LockBit (для атак на Windows).

Кроме того, эксперты «Лаборатории Касперского» вспомнили Key Group — группировку, которая задействовала шифровальщики аж из восьми разных семейств. При этом авторы постоянно совершенствовали свои детища.

Тем не менее у Key Group были и просчёты: на отсутствие профессионального подхода указывал метод связи между членами группы — Telegram, а общедоступный репозиторий GitHub дополнял картину.

Третьим примером выступает группировка Mallox. Её участники используют менее известный вариант программы-вымогателя, о котором впервые заговорили в 2021 году.

По словам операторов Mallox, они купили исходный код вредоноса, после чего организовали партнёрскую программу, в которой, правда, могут принять участие лишь русскоязычные злоумышленники.

Чтобы стать партнёром Mallox, вы должны атаковать организации с прибылью не менее 10 миллионов долларов и при этом не трогать больницы и образовательные учреждения. На 2023 год у группы было 16 действующих партнёров.

Подпишитесь на новости

Разрозненные данные мешают бизнесу в России получать отдачу от ИИ-агентов

ИИ-агент умеет ответить, сколько денег на счете подразделения, но спланировать финансирование всей компании уже не может. Ему не хватает связей между системами и унифицированных данных. Именно это мешает бизнесу получать ожидаемый экономический эффект, считает глава Rubytech Игорь Ведёхин.

Как сообщает ТАСС, он выступил на форуме «Цифровые решения». По словам Ведёхина, без интеграции корпоративных сервисов агент остается помощником для локальных вопросов, а полноценные бизнес-задачи требуют работы сразу с несколькими системами.

Например, для финансового планирования нужно обратиться к ERP, данным о поставщиках и покупателях, банковским сервисам и прогнозам. Если все это существует отдельно, одной умной модели недостаточно: целостной картины бизнеса у нее просто нет.

Откладывание интеграции только усложняет ситуацию, отмечает Ведёхин. Команды создают собственные костыли подключения к моделям и изолированные хранилища результатов. Чем дольше так работает компания, тем больше разрозненных решений ей предстоит объединять.

Есть и вопрос дорогого железа. По оценке главы Rubytech, при нынешних подходах загрузка GPU обычно не достигает 35-40%, тогда как консолидация на общей платформе позволяет довести ее до 70-80%. Это, по его словам, дает возможность выполнять примерно вдвое больше работы на имеющейся инфраструктуре. Методика расчета этих показателей в сообщении не приводится.

Разработку ПО Ведёхин называет одной из немногих сфер, где ИИ уже дает четкий результат. Причина — относительно унифицированная среда: языки программирования, Git и Jira.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru