ЛК помогает жертвам Polyglot бесплатно вернуть доступ к файлам

ЛК помогает жертвам Polyglot бесплатно вернуть доступ к файлам

ЛК помогает жертвам Polyglot бесплатно вернуть доступ к файлам

Пользователи, пострадавшие от программы-шифровальщика Polyglot, теперь могут вернуть доступ к файлам благодаря бесплатному инструменту дешифровки RannohDecryptor, который выпустила «Лаборатория Касперского».

Троянец, атакующий в том числе российских пользователей и известный как MarsJoke, распространяется в спам-письмах, которые содержат вредоносный исполняемый файл, упакованный в RAR-архив. Внедрившись в систему, Polyglot никак не меняет файлы пользователя внешне, но при этом блокирует к ним доступ. После окончания шифрования троянец меняет заставку рабочего стола, а затем выводит окно с требованиями выкупа, который назначается в биткойнах. Если оплата не производится в срок, указанный злоумышленниками, троянец оставляет файлы зашифрованными и самоудаляется с зараженного устройства.

 

Главное окно троянца Polyglot

 

Новый шифровальщик очень похож на давно известный CTB-Locker, несмотря на то что общего кода в двух троянцах не обнаружилось. Polyglot повторяет CTB-Locker буквально во всем: практически идентичны окна графических интерфейсов, последовательность действий, требуемых от пострадавшего для получения ключа, страница оплаты, обои рабочего стола и другие элементы.

Эксперты «Лаборатории Касперского» пристально изучили новый зловред и обнаружили, что, в отличие от CTB-Locker, он использует весьма нестойкий алгоритм генерации ключа. Благодаря этому стало возможным быстро подобрать ключ методом перебора и создать инструмент, помогающий жертвам зловреда восстановить зашифрованные файлы.

«Чтобы предотвратить заражение устройства программой-шифровальщиком, необходимо использовать надежные защитные решения, включающие самые современные технологии. Как показал анализ троянца Polyglot, пользователям может повезти, если атаковавший зловред содержит ошибки или если при его написании был использован не устойчивый к взлому алгоритм. В таком случае есть шансы на быстрое и безболезненное возвращение доступа к файлам. Но не стоит полагаться только на удачу. Этот случай является скорее исключением, чем правилом, поэтому мы рекомендуем всем пользователям заблаговременно позаботиться о защите от программ-шифровальщиков», — объясняет Антон Иванов, старший антивирусный аналитик «Лаборатории Касперского».

С некоторыми другими программами-шифровальщиками пользователям помогает бороться инициатива No More Ransom, реализованная «Лабораторией Касперского» совместно с Европолом, полицией Нидерландов и Intel Security. Проект представляет собой веб-портал www.nomoreransom.org, где можно получить бесплатные инструменты для восстановления данных, «обработанных» наиболее распространенными видами таких зловредов, а также больше узнать о них и исходящих от них угрозах.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru