Вымогатель Locky использует для распространения вредоносные макросы

Вымогатель Locky использует для распространения вредоносные макросы

Вымогатель Locky использует для распространения вредоносные макросы

Эксперты компаний Palo Alto Networks и Sophos одновременно сообщили об обнаружении нового шифровальщика Locky, атакующего пользователей компьютеров, работающих под управлением Windows. Тогда как по методам работы новый шифровальщик скорее напоминает CryptoWall, для его распространения используются техники позаимствованные у банковского трояна Dridex.

Имя шифровальщика происходит от расширения .locky, именно в файлы такого формата превращаются пострадавшие данные после атаки малвари. По данным специалистов, новый вредонос распространяется со скоростью 4000 заражений в час, то есть примерно 100 000 заражений в день.

Основной канал распространения шифровальщика: почтовый спам, а точнее вредоносные документы Microsoft Word, приложенные к спамерским сообщениям. Равно как и банковский троян Dridex, Locky использует для атаки на жертву вредоносные макросы. Как только жертва открывает документ и разрешает работу макросов (что ее вынуждают сделать при помощи социальной инженерии), с сервера атакующих загружается и автоматически запускается малварь, пишет xakep.ru.

 

 

«Включите макросы, если данные отображаются некорректно»

Затем Locky остается только зашифровать данные и сменить обои рабочего стола на файл .bmp с требованием выкупа в размере от 0,5 до 2 биткоинов ($200 или $800). Для оплаты выкупа жертве предлагают скачать Tor браузер и посетить сайт злоумышленников в даркнете.

 

 

Кроме того, Locky удаляет на зараженном устройстве все файлы Volume Snapshot Service, так же известные как теневые копии, чтобы предотвратить восстановление данных. Троян также пытается распространиться на другие машины локальной сети.

«По моим примерным оценкам, к концу дня более 100 000 устройств будут заражены Locky, что делает данный случай по настоящему серьёзным инцидентом, — пишет в блогенезависимый исследователь Кевин Бимонт (Kevin Beaumont). — Через три дня примерное число зараженных машин достигнет четверти миллиона».

Вряд ли независимый эксперт сильно ошибся в расчетах, к примеру, компания Palo Alto Networks зафиксировала уже более 460 000 сессий для данной угрозы, более половины которых замечены на территории США. Также новая угроза поразила пользователей из Канады, Австралии, Германии, Голландии, Хорватии, Мали, Саудовской аравии, Мексики, Польши и Сербии.

 

 

Комментирует Антон Разумов, руководитель группы консультантов Check Point:

"Многие компании и частные пользователи, как правило, используют стандартные методы защиты, которые редко обновляются, в то время как угрозы становятся все более сложными.  Такой вид атаки, как ransomaware, популярен среди хакеров благодаря своей простоте и прибыльности. Возможность проникновения этого вредоносного кода на рабочие станции очень велика.

Существует два типа наиболее эффективных решений для предотвращения кибервымогательских атак. Первый тип — это анти-бот, который анализирует трафик и может выявить попытки подключения компьютера к командному центру бот-сети. Если такой подозрительный трафик обнаружился, решение анти-бот просто блокирует его, и бот не может связаться с командным сервером. Если командный сервер, например, дал команду боту начать шифровать файлы на жестком диске, бот не получит ее, так как трафик будет заблокирован.

Второй тип защиты — это использование «песочниц», которые эмулируют операционную систему и открывают подозрительный файл внутри этой среды, повторяющей конфигурацию компьютера. Если поведение файла вызывает подозрение, он будет отправлен в карантин. Самые последние виды «песочниц» позволяют эмулировать угрозы на уровне центрального процессора, выявляя саму попытку внедрения вредоносного кода в сеть.

К сожалению, если заражение все-таки произошло, и компьютер оказался зашифрован, то расшифровать файлы практически невозможно — придется переустанавливать операционную систему или заплатить вымогателям за ключи расшифровки". 

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru