Вымогатель Ryuk обрел функции самораспространения по локальным сетям

Вымогатель Ryuk обрел функции самораспространения по локальным сетям

Вымогатель Ryuk обрел функции самораспространения по локальным сетям

Выявлена версия шифровальщика Ryuk, способная самостоятельно распространяться на другие Windows-устройства в локальной сети. Для запуска копий вредоносного кода на пораженных машинах создается запланированное задание.

Самоходный образец Ryuk обнаружили в начале текущего года исследователи из Национального управления по вопросам безопасности информационных систем Франции (Agence Nationale de la Sécurité des Systèmes d'Information, ANSSI). Анализ показал (PDF), что новый вариант зловреда собран из разнородных opensource-компонентов, перекомпилирован и забэкдорен.

При запуске обновленный Ryuk пытается скопировать себя на все компьютеры, доступные по сети через Windows-сервис вызова удаленных процедур (RPC). Чтобы отыскать их, вредонос генерирует все возможные варианты IP-адресов и отсылает на них пинг-запросы IMCP.

Более того, он также пытается добраться до устройств в дежурном режиме, используя списки, загруженные в кеш ARP из маршрутизаторов подсетей. По всем адресам, обнаруженным в ARP-таблице, шифровальщик рассылает пакет WOL (Wake-on-LAN) — эту технику дистанционного включения устройств по сети Ryuk освоил год назад. Если на найденных таким образом устройствах открыты ресурсы совместного доступа, зловред пытается подключить их, чтобы зашифровать содержимое.

Запуск копий Ryuk (rep.exe или lan.exe), расселившихся по сети, осуществляется путем создания запланированной задачи с помощью Windows-утилиты schtasks.exe. Механизмов блокировки повторного заражения у новой версии нет.

Поскольку ее распространение на другие узлы осуществляется посредством использования аккаунта привилегированного пользователя домена, этот процесс можно приостановить заменой пароля. Можно также отключить этот аккаунт, а затем сменить пароль к сервисной учетной записи KRBTGT в Active Directory. Не исключено, что такая мера, по свидетельству ANSSI, приведет к дестабилизации служб KDC (Kerberos Distribution Center) в домене и, возможно, потребует перезапуска многих устройств, однако дальнейшее распространение инфекции будет остановлено.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru