Операторы BlackCat подняли сайт, где жертвы могут найти слитые данные

Операторы BlackCat подняли сайт, где жертвы могут найти слитые данные

Операторы BlackCat подняли сайт, где жертвы могут найти слитые данные

Группировка кибервымогателей ALPHV (также известна под именем BlackCat), придумала интересный подход: злоумышленники создали специальный веб-сайт для сотрудников своих жертв, чтобы те могли проверить, были ли украдены их личные данные.

Сейчас уже никого не удивишь схемой «двойного вымогательства», в рамках которой операторы вредоносной программы не только шифруют файлы организаций, но и вытаскивают всю внутреннюю информацию перед этим.

В этом случае, даже если жертва сможет восстановить пострадавшие файлы из резервной копии, киберпреступники могут слить конфиденциальные данные в Сеть. Чтобы создать дополнительный рычаг давления, злоумышленники «поднимают» специальные веб-ресурсы, на которых постепенно публикуются части украденных сведений.

Тем не менее практика показывает, что такой метод далеко не всегда даёт результат, поскольку часто руководство компании решает не платить выкуп, несмотря на риск публикации данных сотрудников или внутренней информации. Именно поэтому операторы шифровальщиков время от времени пересматривают свои подходы.

Например, этим отличилась группировка, стоящая за распространением BlackCat. Напомним, что об этой угрозе стало известно в декабре 2021 года. Зловред написан на Rust и может работать в смешанных средах Windows / Linux / VMWare ESXi.

В ходе одной из кампаний злоумышленникам удалось украсть данные гостинцы в Орегоне. В общей сложности в руки группы попали 112 гигабайт, среди которых можно найти информацию о 1500 служащих и сведения о постояльцах.

Однако операторы BlackCat не стали действовать стандартно, сливая файлы на Tor-сайт. Вместо этого преступники создали новый веб-ресурс, позволяющий постояльцам и сотрудникам выяснить, пострадали ли их данные.

 

Менее всего повезло работникам, поскольку злоумышленники смогли добраться до номеров социального страхования, дат рождения, телефонных номеров и адресов электронной почты. С постояльцами чуть проще: в архиве есть только их имена, дата заселения и расходы.

Поскольку все данные выложены в публичный доступ, поисковые системы с большой долей вероятности проиндексируют этот контент, что ещё более усложняет ситуацию для жертв кибератаки. По замыслу атакующих, затронутые сотрудники сами смогут надавить на своего работодателя, вынудив заплатить выкуп.

Бретт Кэллоу из Emisosft считает, что пока рано судить о состоятельности подхода операторов BlackCat. Возможно, если такая стратегия, принесёт плоды, мы увидим её в исполнении других киберпреступных группировок.

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru