Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Студент нашел ошибку на сайте QLocker и сэкономил жертвам $27 000

Учащийся Стэнфордского университета Джек Кейбл (Jack Cable) сумел обмануть систему отслеживания платежей, используемую операторами QLocker, и помог жертвам заражения восстановить данные без уплаты выкупа. Злоумышленники уже обнаружили ошибку и устранили ее, но исследователь успел лишить их выручки в $27 тысяч.

Атаки вымогательской программы QLocker, ориентированной на сетевые накопители производства QNAP Systems, эксперты наблюдают с конца марта. Этот вредонос примечателен тем, что вместо прогона какого-либо алгоритма шифрования применяет сжатие — архивирует файлы с помощью 7-Zip, защищая их паролем. За этот пароль злоумышленники требуют выкуп в 0,01 биткоина (немногим более $480 по текущему курсу).

Пав жертвой QLocker, приятель Кейбла, зная, что тот иногда подрабатывает консультантом по вопросам ИБ, попросил его помочь разобраться с оплатой. Открыв указанную злоумышленниками страницу, молодой человек обнаружил, что смена регистра при вводе одного из символов в поле «ID транзакции» влечет прием платежа и выдачу нужного ключа.

Студент поделился своей находкой в Твиттере, предложив жертвам заражения свою помощь. Таким образом, повторяя все тот же трюк, Кейбл предотвратил финансовые потери полусотни пользователей.

Компания QNAP тем временем опубликовала предупреждение об атаках QLocker, уточнив, что для его внедрения злоумышленники используют две уязвимости — CVE-2020-36195 (возможность инъекции SQL-кода) и CVE-2021-28799 (вшитый пароль администратора). Разработчик выпустил патчи, обновил свой инструмент Malware Remover для удаления вредоносных программ из ОС QTS и QuTS и рекомендует пользователям как можно скорее применить обновления, а также усилить пароли и сменить дефолтный порт 8080, открывающий доступ к интерфейсу NAS-устройств.

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