Уязвимость в вымогательском ПО для Linux свела стойкость шифрования на нет

Уязвимость в вымогательском ПО для Linux свела стойкость шифрования на нет

Исследователи лаборатории Bitdefender проанализировали недавно анонсированное вымогательское вредоносное ПО Linux.Encoder.1, осуществляющее шифрование данных на серверах с Linux и FreeBSD, и нашли в нём серьёзный промах в организации процесса шифрования, позволяющий расшифровать данные без получения приватного ключа RSA.

Результаты анализа послужили основой для написания Python-скрипта, автоматизирующего расшифровку и восстановление данных.

Напомним, что метод сокрытия данных Linux.Encoder.1 сводится к генерации ключа для алгоритма симметричного шифрования AES, шифрование файлов при помощи AES, а затем шифровании ключа AES при помощи открытого ключа на основе асимметричного алгоритма RSA. Таким образом, для того чтобы расшифровать конечные файлы необходимо знать ключ для алгоритма AES, который зашифрован методом RSA, а для расшифровки требуется получить закрытый ключ RSA. Алгоритм AES применяется для конечных файлов в силу высокой производительности, в то время как RSA ограничивается только шифрованием ключей AES из-за большой ресурсоёмкости, сообщает opennet.ru.

Суть ошибки разработчиков вредоносного ПО в том, что они использовали некриптостойкий генератор случайных чисел и оставили неизменным время модификации файла, т.е. данные о векторе инициализации AES. Оставленной информации оказалось достаточно для восстановления исходного ключа AES и позволило обойтись без дешифровки ключа с использованием метода RSA. Случайные значения для ключей и векторов инициализации получались через вызов rand() из стандартной библиотеки, который использует генератор псевдослучайных чисел, отталкивающийся от текущего системного времени. Системное время шифрования было сохранено в метаданных файла (время модификации файла), что позволяет восстановить состояние генератора случайных чисел и симулировать процесс формирования ключа на момент вредоносного шифрования.

Кроме того, стали известны подробности поражения серверов вредоносным шифровальщиком. Linux.Encoder.1 проникал в систему эксплуатируя уязвимость в платформе электронной коммерции Magento, позволяющую атакующему выполнить произвольный PHP-код на сервере.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru