Чаще всего российский бизнес атакуют шифровальщики Dharma, Crylock, Thanos

Чаще всего российский бизнес атакуют шифровальщики Dharma, Crylock, Thanos

Чаще всего российский бизнес атакуют шифровальщики Dharma, Crylock, Thanos

Специалисты компании Group-IB проанализировали ландшафт киберугроз и выделили самые агрессивные программы-вымогатели, атакующие организации на территории России. В 2020-2021 годах наиболее активными шифровальщиками стали Dharma, Crylock и Thanos.

Как отметили исследователи, каждый из перечисленных выше вымогателей совершил более 100 кибератак на российский бизнес. Кроме того, в 2021 году число кампаний шифровальщиков увеличилось более чем на 200%, а максимально запрошенная сумма выкупа дошла до 250 миллионов рублей.

В общей сложности Dharma, Crylock и Thanos ответственны более чем за 300 киберинцидентов. Согласно опубликованной Group-IB инфографике, максимальный выплаченный вымогателям выкуп составил 40 млн рублей.

 

Основной причиной роста активности операторов шифровальщиков стало распространение модели «вымогатель как услуга» (Ransomware-as-a-Service). Именно на эту схему опираются Dharma, Crylock и Thanos. Более того, другие группировки — например, RTM — также начали использовать программы-вымогатели.

Изначально ориентируясь на кражу из систем ДБО, RTM страхуется дополнительным развёртыванием шифровальщика в сети жертвы. Если хищение по каким-то причинам не удалось, шифровальщик должен помочь получить средства организации.

Сумму выкупа операторы программ-вымогателей адаптируют под каждую жертву, это зависит от масштабов её бизнеса. По данным Group-IB, средняя сумма выплаченного выкупа составила три миллиона рублей, максимальная — 40 млн руб. Самый большой кусок пыталась урвать кибергруппировка OldGremlin — 250 млн руб.

Чаще всего шифровальщики проникают в сети жертв через скомпрометированные публично доступные терминальные серверы по протоколу RDP. Именно такой вектор атаки исследователи зафиксировали в 60% случаев. В 22% атак злоумышленники рассчитывали на фишинговые рассылки, а 14% киберинцидентов состоялись из-за уязвимостей в приложениях.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Google представил VaultGemma — LLM с дифференциальной приватностью

В семействе больших языковых моделей (БЯМ, LLM) с открытым кодом, разработанных в Google, прибавление. Новинка VaultGemma не запоминает конфиденциальные данные при обучении, что предотвращает их слив пользователям.

ИИ-модель, построенная на базе Gemma 2 и работающая по 1 млрд параметров, прошла предварительный тренинг с применением метода дифференциальной приватности (differential privacy) — он добавляет в процесс обучения эталонный шум для ограничения возможности запоминания.

К сожалению, такой подход снижает не только риск утечки конфиденциальных данных, но также точность и быстродействие LLM. Чтобы найти оптимальный баланс между приватностью, практичностью и затратами на вычисления, в Google провели специальное исследование.

Бенчмаркинг показал, что по производительности VaultGemma сравнима с моделями той же величины, но без гарантий конфиденциальности.

 

Подробная информация о новом opensource-проекте, способном ускорить создание приватных и безопасных ИИ-систем для медучреждений, финансовых институтов и госсектора, выложена на Hugging Face и Kaggle.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru