В Сеть слили исходный код вымогателя, атакующего мужские пояса верности

В Сеть слили исходный код вымогателя, атакующего мужские пояса верности

В Сеть слили исходный код вымогателя, атакующего мужские пояса верности

Исходный код программы-вымогателя ChastityLock, которую злоумышленники использовали в атаках на мужские пояса верности Qiui Cellmate, теперь доступен в Сети. Любой желающий может ознакомиться с «внутренностями» вредоноса в соответствующем репозитории GitHub.

В октябре 2020 года эксперты заметили семейство вымогателей ChastityLock в атаках на мужские пояса верности Qiui Cellmate. Специалисты компании Pen Test Partners опубликовали отчёт, описывающий обнаруженные в этих девайсах уязвимости.

Киберпреступники действовали находчиво: угрожали заблокировать пояса верности на неопределённое время, если жертвы не заплатят выкуп. Операторы ChastityLock требовали 0,02 BTC (приблизительно $678 или 50 464 рублей).

 

Исследователи в области кибербезопасности из компании AX Sharma обнаружили репозиторий GitHub, в котором содержится исходный код программы-вымогателя. Теперь другие эксперты также смогут изучить вредонос, способный контролировать IoT-устройства от Cellmate.

Первым о размещении кода сообщил пользователь Twitter пол ником @vx-underground. Помимо прочего, код содержит функции отправки команд устройствам через API QIUI.

По словам специалистов Ax Sharma, при проверке функций конечные девайсы возвращали ошибку «The specified key does not exist». Можно ли назвать опубликованный исходный код рабочим — пока не до конца понятно.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru