Новая версия шифровальщика GandCrab меняет алгоритм шифрования

Новая версия шифровальщика GandCrab меняет алгоритм шифрования

Новая версия шифровальщика GandCrab меняет алгоритм шифрования

В минувшие выходные киберпреступники выпустили новую версию вымогателя GandCrab V4, который получил множество изменений. Нововведения включают в себя различные алгоритмы шифрования, новое расширение .KRAB для зашифрованных файлов, новое имя для файла с требованиями выкупа и новый сайт TOR для оплаты выкупа.

К сожалению, пострадавшие от GandCrab v4 пользователи на данный момент не могут восстановить свои файлы бесплатно.

По словам ИБ-аналитика под псевдонимом Fly, одним из векторов распространения этого вымогателя являются сайты, на которых предлагают скачать «кряки» (crack) для различного программного обеспечения.

Злоумышленники действуют просто: взламывается вполне легитимный сайт, а затем на нем размещаются отдельные элементы, предлагающие скачать различные кряки для программ. Если пользователь скачает и запустит один из таких файлов, его компьютер окажется заражен вымогателем GandCrab.

На скриншоте ниже эксперты привели пример распространения GandCrab на сайте:

Специалисты говорят, что вымогатель переключился на новый алгоритм шифрования — Salsa20. Авторы GandCrab любят делать отсылки к различным экспертам, компаниям и сайтам. В этот раз они поблагодарили профессора Дэниэла Дж. Бернштейна, который изобрел алгоритм Salsa20.

@hashbreaker Daniel J. Bernstein let's dance salsa <3

После запуска GandCrab будет сканировать компьютер и любые сетевые ресурсы на предмет файлов, которые можно зашифровать. В процессе шифрования вымогатель добавляет к файлам расширение .KRAB.

Также шифровальщик создает файл KRAB-DECRYPT.txt, в котором жертве даются инструкции относительно оплаты выкупа. Цена выкупа — $1 200 в криптовалюте DASH (DSH).

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru