Атака шифровальщика RansomEXX на Linux грозит повреждением файлов

Атака шифровальщика RansomEXX на Linux грозит повреждением файлов

Атака шифровальщика RansomEXX на Linux грозит повреждением файлов

Как оказалось, Linux-версия RansomExx может испортить файлы в процессе шифрования, и вернуть все данные после уплаты выкупа не всегда удается. Специалисты ИБ-компании Profero создали собственный декриптор, способный решить проблему в паре с ключом, купленным у операторов зловреда.

Реверс-инжиниринг шифратора RansomExx, которым тот оперирует в атаках на VMWare ESXi, показал, что зловред не блокирует доступ пользователей к файлам перед шифрованием. Попытка преобразования содержимого, которые законный владелец собрался изменить, может привести к добавлению в файл нешифрованных данных.

Поскольку RansomExx помещает в конец файла ключ для расшифровки (AES, и RSA поверх для надежности), новая запись пользователя может помешать корректному извлечению этого ключа. Отказ оплаченного дешифратора может вызвать у жертвы опасения, что продавец решил надуть его и наградить дополнительным зловредом.

Выяснить, так это или нет, помогает разбор кода ключа, но такие возможности есть далеко не у всех. К счастью, исследование Profero показало, что опасаться в данном случае нечего: причина отказа — элементарная ошибка вирусописателей.

В помощь жертвам RansomExx ИБ-эксперты создали инструмент, корректирующий работу платного декриптора. Эта утилита с открытым исходным кодом выложена в общий доступ в репозитории Profero на GitHub; инструкции по ее использованию опубликованы в блоге компании на Medium.com.

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