Авторы вымогателя Samas заработали более $450 000 за год

Авторы вымогателя Samas заработали более $450 000 за год

Авторы вымогателя Samas заработали более $450 000 за год

Первые данные о шифровальщике, известном под названиями Samas, SamSa, Kazi или RDN/Ransom, появились в марте 2016 года, когда малварь атаковала ряд американских компаний, в основном работающих в сфере здравоохранения. Вскоре после этого исследователи Microsoft Malware Protection Center сообщили, что корни угрозы уходят в 2015 год.

Специалисты Microsoft объясняли, что Samas отличается от Locky, Cerber и прочих популярных на сегодняшний день вымогателей. Авторы шифровальщика Samas предпочли другую схему работы: они упирают не на количество зараженных пользователей, но прицельно атакуют корпоративные сети. Для этих целей злоумышленники применяют инструменты для пентестов, обнаруживают ненадежные учтенные данные RDP, а также эксплуатируют различные бреши, например, в Java-серверах. Зачастую шифровальщик доставляется в целевые системы в буквальном смысле вручную.

Целями атакующих становятся различные компании и организации, способные выплатить огромный выкуп. Сумма выкупа значительно превышает стандартные требования Locky, CryptoWall и других вымогателей. Чем крупнее компания, тем больше денег требуют хакеры.

В свежем отчете аналитики Palo Alto Networks пишут, что за последние 12 месяцев им удалось обнаружить и исследовать лишь 60 уникальных образцов семейства Samas, что значительно меньше, чем у других шифровальщиков. Для каждой новой атаки злоумышленники используют немного другую версию Samas, часто меняют биткоин-кошельки и усложняют реверс-инжиниринг малвари. Эволюцию версий вредоноса за последний год, в том числе внутренние .NET имена проектов, можно увидеть на иллюстрации ниже.

Отслеживая биткоин-адреса операторов шифровальщика, исследователи Palo Alto Networks сумели подсчитать примерный доход преступной группы. Транзакции были зафиксированы для 19 различных кошельков, и их суммарный объем составил 607 биткоинов, что по текущему курсу равняется приблизительно $450 000. При этом исследователи признают, что у них на руках имеются не все образчики Samas, а в графике платежей, который можно увидеть ниже, присутствует большой пробел (с июня по октябрь 2016 года).

«За прошедший год операторы SamSa не прекращали свои атаки. Они успешно скомпрометировали ряд организаций и продолжают пожинать значительные плоды своих усилий. Так как группировка продолжает зарабатывать деньги, вряд ли в ближайшее время они остановятся», — резюмируют исследователи.

Лучшей защитой от ИИ-атак оказался человек, который никому не верит

ИИ уже прочно засел в кибербезопасности: в 2026 году его используют 78% специалистов против 50% годом ранее. Он сортирует события, помогает разбирать логи, пишет отчёты и расставляет приоритеты. Казалось бы, мечта. Но есть нюанс: доверять ему по-прежнему опасно.

По данным опроса SANS среди 536 ИТ- и ИБ-специалистов, 63% пользователей сталкиваются с серьёзными ошибками ИИ при обнаружении угроз и реагировании на них.

Главные проблемы — ложные срабатывания, слабая работа с новыми атаками и уверенные ответы, которые оказываются полной ерундой.

Две трети опрошенных признались, что за последний год ИИ хотя бы раз направлял их по ложному следу. Каждый одиннадцатый сталкивался с этим более 20 раз. Поэтому в отрасли всё чаще советуют относиться к нейросети как к стажёру: поручать рутину можно, отпускать без проверки — нет.

При этом атакующие тоже не дремлют. 78% организаций сообщили об атаках с применением ИИ: 45% подтвердили это, ещё 33% подозревают. Главная опасность не в каком-то магическом новом вредоносе, а в скорости. Разведка, перемещение по сети и запуск скриптов теперь могут занимать минуты, а не часы.

И вот тут привычные планы реагирования начинают разваливаться. Пока дежурный проснулся, открыл ноутбук и понял, что происходит, злоумышленник уже ушёл дальше.

Самыми эффективными мерами специалисты назвали поведенческое обнаружение, обучение сотрудников, проверку аналитиком и Zero Trust. Специализированные ИИ-защиты от ИИ оказались внизу списка.

Вывод неприятно простой: против умной атаки лучше всего работает не ещё одна нейросеть, а опытный человек с привычкой всё перепроверять.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru