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.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru