ЛК полагает, что зашифрованные BadRabbit данные можно восстановить

ЛК полагает, что зашифрованные BadRabbit данные можно восстановить

ЛК полагает, что зашифрованные BadRabbit данные можно восстановить

Данные, зашифрованные вирусом BadRabbit, могут быть восстановлены, говорится в сообщении в Telegram-канале "Лаборатории Касперского". Компания отмечает, что для восстановления данных понадобятся стандартные механизмы Windows или сторонние утилиты.

"Исследователи "Лаборатории Касперского" обнаружили, что BadRabbit не удаляет теневые копии после шифрования файлов. Это означает, что жертва зловреда может восстановить оригинальные версии файлов в том случае, если теневые копии были созданы до заражения, а шифровальщик по какой-то причине не выполнил полное шифрование диска", — говорится в сообщении компании.

Вирус-шифровальщик BadRabbit во вторник атаковал информационные системы в ряде стран. По данным экспертов, BadRabbit — это модифицированная версия ранее известного вируса Petya/NotPetya. Злоумышленники использовали скомпрометированные сайты, популярные в России и некоторых других странах, затронутых эпидемией. BadRabbit проникал на компьютеры жертв с помощью ложного обновления Flash Player, пишет ria.ru.

"Лаборатория Касперского" зафиксировала почти 200 кибератак по всему миру с применением BadRabbit, большинство жертв были в России. Меньшее количество атак наблюдалось в других странах – на Украине, в Турции и Германии.

О хакерских атаках на свои банковские и информационные системы сообщили Киевский метрополитен и Одесский аэропорт. Информационное агентство "Интерфакс" и петербургское издание "Фонтанка.ру" также сообщили, что подверглись кибератакам. Злоумышленники требовали в качестве выкупа за расшифровку файлов 0,05 биткоина (около 283 долларов).

64% ИИ-приложений для iPhone оказались с дырой в защите

Исследователи из Wake Forest University обнаружили масштабную проблему в экосистеме iOS-приложений с искусственным интеллектом. Анализ показал, что сотни программ фактически оставляют открытыми ключи доступа к нейросетям и серверным компонентам, что позволяет злоумышленникам использовать их инфраструктуру в своих целях.

Для исследования специалисты разработали инструмент LLMKeyLens, который анализирует сетевой трафик приложений и выявляет утечки учетных данных, используемых для работы с OpenAI, Gemini, DeepSeek, Mistral и другими ИИ-сервисами.

Из более чем 38 тысяч приложений App Store исследователи отобрали 444 программы с подтверждёнными функциями на базе больших языковых моделей. Результаты оказались неприятными: у 282 приложений, или 64% выборки, были обнаружены утечки ключей доступа или других механизмов подключения к ИИ-сервисам.

 

Причем в 146 случаях проблема позволяла напрямую использовать чужие ресурсы. Некоторые приложения передавали API-ключи OpenAI и других провайдеров в открытом виде прямо в сетевых запросах. Другие скрывали ключи на сервере, но оставляли открытыми прокси-серверы, через которые любой желающий мог отправлять запросы к нейросетям.

Особенно часто проблемы встречались в приложениях для продуктивности, обучения, развлечений, здоровья и образа жизни. Лидером по доле уязвимых программ стала категория Health & Fitness.

Исследователи также обнаружили крайне небрежное отношение к защите токенов доступа. В некоторых случаях JWT-токены действовали годами, а отдельные системы выдавали их со сроком действия до 100 лет. Более того, некоторые серверы принимали даже просроченные токены.

После обнаружения проблем разработчиков всех 282 приложений уведомили об уязвимостях. Через 90 дней специалисты провели повторную проверку. Патчи выпустили только 78 приложений — это около 28% от числа уязвимых программ. Еще 66 приложений остались доступными для эксплуатации даже после уведомления.

Авторы исследования считают, что причина проблемы проста: многие разработчики стремятся максимально быстро интегрировать ИИ-функции и уделяют недостаточно внимания защите инфраструктуры.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru