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.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru