Шифровальщик Shade теперь атакует российских бизнес-пользователей

Шифровальщик Shade теперь атакует российских бизнес-пользователей

Шифровальщик Shade теперь атакует российских бизнес-пользователей

Специалисты в области кибербезопасности из антивирусной компании ESET в своем блоге опубликовали информацию о новой атаке шифровальщика Shade, который теперь нацелен на российский бизнес.

Сама вредоносная программа детектируется ESET как Win32/Filecoder.Shade, злоумышленники распространяли этот шифровальщик еще с октября прошлого года. Тогда эксперты обратили внимание на специфическую спам-кампанию.

«В январе 2019 года мы зафиксировали резкий рост числа обнаружений вредоносных почтовых вложений JavaScript (в 2018 году данный вектор атаки использовался минимально)», — пишет ESET в своем блоге.

«В “новогоднем выпуске“ можно выделить рассылку на русском языке, предназначенную для распространения шифратора Shade (он же Troldesh), который детектируется продуктами ESET как Win32/Filecoder.Shade».

Скачкообразную активность вредоносной кампании наглядно демонстрирует график, предоставленный антивирусными аналитиками:

Сам вымогатель распространяется за счет вредоносных вложений JavaScript.

«Стоит отметить, что кампания по распространению шифратора Shade наиболее активна в России, на которую приходится 52% от общего числа обнаружений вредоносных вложений JavaScript. В числе прочих пострадавших – Украина, Франция, Германия и Япония, как показано ниже», — заключили эксперты.

Подпишитесь на новости

Группа Астра выпустила конструктор ИИ-агентов для работы в закрытом контуре

Собрать ИИ-секретаря или помощника техподдержки из визуальных блоков — такой сценарий предлагает «Группа Астра». Компания вывела на рынок «Астра ИИ Платформу»: low-code-конструктор корпоративных ИИ-приложений. По заявлению разработчика, он позволяет сократить внедрение с месяцев до дней и работать без зависимости от зарубежных облаков.

Решение входит в экосистему «Астра ИИ» и поддерживает локальное развёртывание, включая закрытый контур.

Внутри два конструктора. ML отвечает за обучение и развёртывание моделей машинного обучения, LLM — за языковых ассистентов, поиск по документам и автоматизацию процессов.

Сценарии собираются из блоков, настраиваются и отлаживаются в реальном времени. Если визуальных возможностей мало, можно менять код и добавлять собственные блоки на Python.

Платформа поддерживает базы знаний для RAG: помощник ищет информацию в документах компании. Через внешние инструменты агенты подключаются к CRM, ERP, почте и веб-поиску.

Можно также объединять нескольких агентов и распределять между ними задачи.

Среди сценариев есть аналитика, финансовые задачи, техподдержка и мониторинг рисков. В одном из приведённых компанией примеров модели обрабатывают десять страниц чертежей и спецификаций за пять минут, подготавливая данные для инженерных систем.

По данным разработчика, продукт включён в реестр отечественного ПО и уже доступен заказчикам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru