Студент выпустил дешифратор для Avaddon, но авторы быстро поменяли код

Студент выпустил дешифратор для Avaddon, но авторы быстро поменяли код

Студент выпустил дешифратор для Avaddon, но авторы быстро поменяли код

Студент одного из испанских вузов создал и бесплатно выложил утилиту для расшифровки файлов, пострадавших от программы-вымогателя Avaddon. Однако авторы вредоноса тоже не дремлют — они слегка изменили код, чтобы новые жертвы не смогли воспользоваться дешифратором.

Хавьер Юст, студент из Испании, свою разработку, получившую имя AvaddonDecrypter, опубликовал на GitHub. Утилита отработает только в том случае, если жертва шифровальщика не перезагружала компьютер после заражения.

Принцип работы AvaddonDecrypter заключается в следующем: дешифратор демпит оперативную память заражённой системы и прочёсывает её содержимое на наличие данных, которые могут помочь восстановить оригинальный ключ шифрования.

Если AvaddonDecrypter удастся восстановить достаточное количество необходимой информации, инструмент Юста сможет расшифровать пострадавшие файлы, а пользователю не придётся платить вымогателям выкуп.

Однако авторы шифровальщика Avaddon быстро заметили разработку Юста и поменяли код своего вредоноса. В результате восстановить файлы теперь смогут только жертвы старых версий Avaddon.

Подпишитесь на новости

Orion soft предложил посчитать пользу от ИИ через платформу StarScale AI

Orion soft анонсировал StarScale AI — платформу, которая должна показать, сколько компания тратит на искусственный интеллект и что получает взамен. Потому что внедрение нейросети звучит эффектно ровно до вопроса финансового директора: а окупается это всё когда?

Как объясняет разработчик, решение объединяет сведения об ИИ-инструментах, моделях и сценариях использования. Расходы и эффект можно рассматривать по компании, подразделениям, командам и отдельным пользователям.

Платформа собирает данные о запросах, потреблении токенов и инфраструктурных затратах, связывает их с конкретными сотрудниками и проектами. Задача — выяснить, какие инструменты действительно востребованы, а какие просто красиво числятся в отчёте о цифровизации.

Помимо расходов, заявлена оценка результата: например, сэкономленного рабочего времени и его денежного эквивалента. На этой основе бизнесу предлагают решать, какие ИИ-проекты развивать, какие оптимизировать, а какие пора закрывать.

По сценарной оценке Orion soft, крупный российский бизнес в 2026 году может потребить 912,5 трлн токенов примерно на 237 млрд рублей. Это расчёт возможного потребления, а не уже выставленный рынку счёт.

Главная задача продукта — ответить на вопрос: нейросеть помогает зарабатывать и экономить или просто уверенно превращает бюджет в токены? Для корпоративного ИИ это разговор куда полезнее очередного соревнования по числу запущенных ассистентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru