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).

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