Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Специалисты Kaspersky изучили путь программы-вымогателя Mallox, который за несколько лет смог эволюционировать в RaaS-угрозу. А начинал шифровальщик в качестве обычного вредоноса для целевых кибератак.

Как отметили в «Лаборатории Касперского», 2023 год отметился резким скачком киберопераций, в которых фигурировал Mallox. В самый разгар активности операторов вымогателя исследователи насчитали более 700 образцов зловреда.

Mallox впервые зафиксировали в 2021 году. Тогда шифровальщик использовался исключительно в таргетированных киберкампаниях и представлял серьёзную угрозу для организаций (в том числе из России).

Авторы Mallox адаптировали своё детище под каждую жертву, чтобы свести к минимуму возможность детектирования. В начале прошлого года операторы запустили партнёрскую программу, привлекая других киберпреступников для распространения вредоносной программы.

Например, тем злоумышленникам, которые уже получили доступ к большому числу организаций или к крупным сетям, авторы Mallox предлагали 80% прибыли. Менее приоритетным партнёрам готовы были отдать 70%.

В отчёте Kaspersky утверждается, что злоумышленники используют для заражения уязвимости в серверах MS SQL и PostgreSQL. Схемы шифрования постоянно совершенствуются, чтобы выжать максимум из атак.

Перед самим шифрованием Mallox проверяет языковые настройки операционной системы и завершает работу, если обнаруживается язык одной из нескольких стран СНГ.

Подпишитесь на новости

Наталья Касперская поставила под сомнение доверие к генеративному ИИ

Генеративный ИИ умеет писать тексты и код, но можно ли на него полагаться? Наталья Касперская считает, что с доверием к таким системам пока больше вопросов, чем ответов. В интервью корреспонденту Anti-Malware.ru Олесе Афанасьевой на BIS Summit она назвала критерий доверенности применительно к генеративному ИИ загадкой.

По объяснению Касперской, доверенная система должна работать с заранее заданными параметрами и обеспечивать предсказуемый результат.

Генеративный ИИ, по её оценке, под это определение не подпадает: он не способен каждый раз выдавать один и тот же результат.

«Критерий доверенности в применении к генеративному искусственному интеллекту для меня является загадкой», — заявила она.

Главная проблема, считает Касперская, — масштаб моделей. Огромное количество параметров и данных делает полноценную проверку такой системы практически недостижимой. Можно протестировать отдельные ответы и сценарии, но это ещё не доказывает надёжность всей модели.

«Вы можете сделать какие-то выборочные проверки, частичные. Они будут выборочными и частичными, они ничего не докажут», — подчеркнула Касперская.

Получается неудобный вопрос для бизнеса и государства: как доверять системе, поведение которой нельзя исчерпывающе проверить? По словам председателя правления АРПП «Отечественный софт», задача создания доверенного ИИ поставлена, но готового способа её решения она пока не видит.

Одними разговорами, считает Касперская, проблему не закрыть. Нужна совместная работа специалистов по ИИ и информационной безопасности, методистов и разработчиков стандартов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru