Khonsari стал первым шифровальщиком, эксплуатирующим Log4Shell

Khonsari стал первым шифровальщиком, эксплуатирующим Log4Shell

Khonsari стал первым шифровальщиком, эксплуатирующим Log4Shell

Румынская антивирусная компания Bitdefender зафиксировала эксплуатацию нашумевшей за последнее время уязвимости Log4Shell в кибератаках операторов программы-вымогателя. Судя по всему, это первый шифровальщик, взявший на вооружение эксплойт для Log4Shell.

Речь идёт о вредоносе под именем Khonsari, атаки которого, согласно отчёту Bitdefender, стартовали 11 декабря. Вымогатель написан на .NET и работает исключительно в системах Windows.

Исследователи из MalwareHunterTeam и знаменитый ИБ-специалист Майкл Гиллеспи описывают Log4Shell как низкоквалифицированную работу скрипт-кидди, состряпанную из тех кусков кода, что лежат в публичном доступе.

Тем не менее вредонос вполне функционален, поэтому он прекрасно зашифрует системы, если эксплуатация пройдёт успешно. Более того, эксперты отметили грамотный способ шифрования, в котором пока не нашлось изъянов.

Понять, что вас атаковал именно этот вымогатель легко, поскольку у пострадавших файлов появляется расширение .khonsari. Операторы зловреда не указали сумму выкупа в записке с требованиями, однако рекомендуют жертвам позвонить по определённому телефонному номеру.

На днях мы писали, что киберпреступники уже используют Log4Shell для установки вредоносов и майнеров. Как отметили в Cisco, хакеры пытались эксплуатировать баг за 9 дней до публикации информации об уязвимости.

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