Avast выпустила дешифратор для macOS-шифровальщика FindZip

Avast выпустила дешифратор для macOS-шифровальщика FindZip

Avast выпустила дешифратор для macOS-шифровальщика FindZip

Пользователи macOS, пострадавшие от шифровальщика FindZip теперь могут вернуть свои файлы, воспользовавшись специальным инструментом для расшифровки.

В прошлом месяце вымогатель был обнаружен экспертами компании ESET, компания присвоила ему имя OSX/Filecoder.E. Вредонос распространяется через пиратские сайты под видом «кряков» для Adobe Premier Pro и Microsoft Office.

Эксперты заявляли, что пользователям Mac были лишены способа восстановить свои файлы из-за того, что вредонос уничтожал ключ шифрования, прежде чем связаться с сервером злоумышленников и отправить его.

Поэтому исследователи рекомендовали пользователям не платить выкуп, поскольку у злоумышленников, как они полагали, не было средств для восстановления зашифрованных файлов.

В конце февраля исследователи Malwarebytes Labs опубликовали сообщение о том, как жертвы могут восстановить свои данные, используя Xcode и TextWrangler. Для этого потребуются как зашифрованные, так и незашифрованные версии файлов, второй компьютер или другая учетная запись на взломанной машине и некоторые технические знания.

Благодаря дешифратору от Avast пользователи могут расшифровать свои файлы на Mac или Windows устройствах. По словам исследователей, пользователи, которые переносят свои файлы с Mac на Windows, не будут нуждаться в дополнительных ресурсах для установки и использования дешифратора.

Однако на Mac или Linux потребуется программа для запуска приложений Windows, Avast протестировала работу дешифратора с CrossOver и Wine, также эксперты утверждают, что и с другими эмуляторами проблем не будет. Дешифратор тестировался на macOS 10.10 (Yosemite) и macOS 10.12 (Sierra).

Если на компьютере до заражения был установлен Wine, пользователям рекомендуется удалить папку \Users\<YourUserName>\.wine перед запуском приложения-дешифратора. При запуске дешифратора пользователям может быть предложено установить Mono или Gecko, Avast отмечает, что они должны нажать «Отмена». После запуска приложения пользователям будет необходимо выбрать место для расшифрованных файлов.

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru