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.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru