Повелители шифровальщика Avaddon выбивают выкуп, проводя DDoS-атаки

Повелители шифровальщика Avaddon выбивают выкуп, проводя DDoS-атаки

Повелители шифровальщика Avaddon выбивают выкуп, проводя DDoS-атаки

Операторы шифрующей файлы программы Avaddon начали использовать DDoS-атаки, чтобы заставить строптивую жертву связаться с ними и обговорить условия выкупа.

Наученные горьким опытом, потенциальные жертвы программ-шифровальщиков перестали игнорировать резервирование и, подвергшись атаке, теперь попросту восстанавливают файлы из заранее созданных копий. Чтобы не потерять доход, операторам таких зловредов приходится прибегать к дополнительному шантажу — воровать данные жертвы и угрожать публикацией либо дидосить ее серверы до тех пор, пока та не выйдет на связь.

Вымогатель Avaddon вышел на интернет-арену в начале июня прошлого года. Он написан на С++, использует шифры AES-256 и RSA-2048 и ориентирован на ОС Windows. Сайт злоумышленников с подробными инструкциями для жертв и страницей для покупки декриптора размещен в анонимной сети Tor. В настоящее время за восстановление файлов просят $2000 в биткойнах.

Данный скриптовый зловред может распространяться разными способами — через эксплойт, прямой загрузкой с сайтов (атаки drive-by), с помощью других вредоносных программ, но чаще всего его раздают через вредоносные вложения в почтовый спам. Примечательно, что перед шифрованием Avaddon через специализированный сервис проверяет IP-адрес и страну жертвы заражения и не шифрует файлы жителей стран бывшего СНГ. Этот запрет также четко обозначен в условиях подписки на RaaS-услуги (Ransomware-as-a-Service, вымогатель как услуга).

Приступая к выполнению основной задачи, шифровальщик очищает корзину, удаляет теневые копии файлов, отключает функции восстановления и исправления Windows на этапе загрузки, принудительно завершает процессы, которые могут ему помешать. Он также умеет обходить контроль учетных записей Windows (UAC), чтобы повысить свои права до уровня администратора.

Шифрование файлов выполняется на всех дисках (жёстких, съёмных, сетевых). Для получения полного доступа к файлам Avaddon изменяет их атрибуты.

Убедившись, что далеко не все жертвы готовы платить выкуп за возврат файлов, операторы зловреда стали применять средства давления — создали сайт для публикации краденых данных, а теперь с той же целью проводят DDoS-атаки.

В России хотят поставить на учет учебные материалы для ИИ-моделей

Минцифры РФ готовит законопроект, обязывающий разработчиков раскрывать сведения о наборах данных, используемых для обучения ИИ-моделей. Инициатива пока обсуждается в профильных ведомствах и сообществах игроков рынка.

Как выяснили «Ведомости», создатели подобных решений должны будут указывать наименование набора для тренинга, дату его создания, формат, объем и происхождение. В перспективе возможно создание специализированного реестра для ИИ.

Предложение выдвинуто в рамках работы правительства над регулированием сферы ИИ. Пока лишь известно, что разрабатываемый закон определит критерии российского происхождения нейросетей, закрепит право на авторство, обязанности и ответственность разработчиков, а также введет маркировку ИИ-контента.

Параллельно российские власти работают над мерами противодействия использованию ИИ в противоправных целях. Предложено даже признать применение ИИ отягчающим обстоятельством при совершении преступлений.

Предложение Минцифры о раскрытии источников обучающих данных для больших языковых моделей пока не принято на рассмотрение. Опрошенные новостным изданием эксперты сомневаются, что иностранные вендоры вроде OpenAI, Microsoft, Google, Perplexity будут соблюдать это требование.

По идее, новая инициатива должна повысить доверие к ИИ, возможность независимой оценки качества таких решений и дисциплины работы с данными. В то же время нововведение, скорее всего, потребует создания специального реестра, который будет заполняться формально из-за увеличения нагрузки на разработчиков, заинтересованных в скорейшем выводе ИИ-решений на рынок.

В то же время эксперты отметили, что в условиях дефицита качественных и юридически чистых наборов данных для обучения ИИ раскрытие их происхождения будет способствовать формированию нового коммерческого рынка.

Использование данных, взятых из открытых источников и без ведома владельцев создает риски утечки конфиденциальной информации и порождает конфликт интересов в случаях нарушения авторских прав. Подобные ситуации вынуждают создателей ИИ-моделей более внимательно относиться к подбору учебных данных и в случае необходимости покупать права на контент либо заключать договоры на использование.

В настоящее время закона, регулирующего сферу ИИ, в России нет; в законодательстве даже отсутствуют нужные определения. Освоение таких технологий пока осуществляется в соответствии с утвержденной указом Президента стратегией развития ИИ до 2030 года.

По этой причине попытки госрегулирования пока носят декларативный или рекомендательный характер. Так, в конце прошлого года было выдвинуто предложение о создании технических стандартов по ИИ и продвижение их на международном уровне.

Минцифры также определилось с требованиями к ПАК для ИИ и собирается создать киберполигон для проверки безопасности ИИ-систем, предназначенных для использования на критически важных объектах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru