Брешь в алгоритме шифрования позволила получить мастер-ключ Hive

Брешь в алгоритме шифрования позволила получить мастер-ключ Hive

Брешь в алгоритме шифрования позволила получить мастер-ключ Hive

Специалистам одного из университетов Южной Кореи удалось расшифровать файлы, пострадавшие от программы-вымогателя Hive. По словам экспертов, они обнаружили брешь в алгоритме шифрования.

Авторы Hive работают по модели «шифровальщик как услуга» и используют различные техники для проникновения в корпоративные сети, а также извлечения и шифрования данных.

«Мы смогли восстановить мастер-ключ, который используется для генерации ключа шифрования файлов. В процессе нам не потребовался закрытый ключ злоумышленников, поскольку мы выявили уязвимость в криптографическом алгоритме», — объясняют специалисты Кунминского университета, расположенного в Сеуле.

Стоящая за Hive кибергруппировка, атаки которой стартовали в июне 2021 года, использует для проникновения в сеть жертвы уязвимые RDP-серверы, скомпрометированные учётные данные от VPN, а также фишинговые письма с вредоносными вложениями.

Помимо этого, злоумышленники задействуют так называемую схему двойного вымогательства, в которой важные файлы не только шифруется, но и перед этим выгружаются на принадлежащий преступникам сервер. Впоследствии вымогатели угрожают опубликовать внутреннюю информацию, если компания не заплатит выкуп. Все данные группировка размещала на Tor-сайте “HiveLeaks”.

Криптографическая уязвимость, которую удалось обнаружить южнокорейским исследователям, затрагивает механизм генерации и хранения мастер-ключа. Особенность этого механизма заключается в том, что Hive шифрует только определённые части файла с помощью двух потоков ключа, извлекаемых из мастер-ключа.

 

«Для каждого процесса шифрования файлов нужны два потока ключа, получаемые из мастер-ключа. Они создаются при выборе двух случайных офсетов и извлечения 0x100000 и 0x400 байтов», — отмечают эксперты.

Оказалось, что подход Hive позволяет угадать поток ключей и восстановить мастер-ключ. Как отметили специалисты, им удалось получить более 95% ключей. Стало быть, степень успешности довольно высокая.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru