Вредонос Hive окончательно перешел на Rust и сменил подход к шифрованию

Вредонос Hive окончательно перешел на Rust и сменил подход к шифрованию

Вредонос Hive окончательно перешел на Rust и сменил подход к шифрованию

Опасения ИБ-экспертов сбылись: Windows-версию Hive тоже переписали на Rust; в результате шифровальщик стал работать быстрее, надежнее и повысил устойчивость к анализу. Новые образцы вредоноса, разобранные в Microsoft, также используют другой, более сложный метод шифрования.

Шифровальщик Hive, предоставляемый пользование как услуга (RaaS), объявился в интернете немногим более года назад. Вредоносный код на тот момент был написан на Go и заточен под Windows. Осенью зловреда портировали на Linux — не совсем удачно, поэтому позднее шифратор в этой версии был переписан на Rust.

Эксперимент оправдал себя, и наблюдатели из ИБ-сообщества предрекли, что нововведение, ранее опробованное на примере BlackCat/ALPHV, перекочует в Windows-версию Hive. По словам экспертов, использование Rust в данном случае дает такие преимущества, как безопасность по памяти, типам данных и потокам, полный контроль над низкоуровневыми ресурсами, многопоточность, широкий выбор криптобиблиотек, осложнение реверс-инжиниринга.

Первые образцы Windows-версии Hive на Rust, как показало исследование, были загружены на VirusTotal 21 февраля — через пару дней после публикации отчета корейских специалистов, которым удалось получить мастер-ключ зловреда. В ходе анализа семплов в Microsoft выяснилось, что Hive теперь использует другие алгоритмы шифрования: Диффи-Хеллмана для эллиптических кривых и ChaCha20 (прежде применялась связка AES+RSA).

Обновленный вредонос генерирует в памяти два набора ключей, пускает их в ход, затем шифрует и записывает в формате .key в корневой каталог диска с зашифрованными данными — вместо того чтобы вставлять их в обработанные файлы, как ранее. Чтобы не путать ключи к разным файлам, их имена изменяются: к оригинальному полному имени добавляются имя релевантного файла .key, знак подчеркивания, дефис и закодированная по base64 строка, указывающая на два разных блока данных в key-файле. Результат может выглядеть следующим образом: C:\myphoto.jpg.l0Zn68cb _ -B82BhIaGhI8.

 

В рамках апгрейда вирусописатели также опробовали построчное шифрование кода как меру противодействия анализу. Содержимое секции ресурсов .rdata расшифровывается во время выполнения программы — через XOR с константами, значения которых в семплах могут различаться.

Еще одно нововведение, тоже ожидаемое: учетные данные для доступа жертв к персонализированным страницам в сети Tor теперь, как и в Linux-версии Hive, передаются как аргумент командной строки (-u <логин>:<пароль>). Прежде они были вшиты в код зловреда, и аналитики могли извлечь их и следить за ходом переговоров о выкупе.

Существенный апгрейд Hive — еще одно доказательство того, что в мире шифровальщиков все быстро меняется. В этом месяце стало известно о прекращении операций AstraLocker — вымогатели выложили в общий доступ дешифраторы, решив заняться криптоджекингом. Освободившуюся нишу сразу занял новичок RedAlert, способный атаковать и Windows, и Linux (серверы VMWare ESXi).

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