Шифровальщик Lorenz проникает в сети через дыру в VoIP-устройствах Mitel

Шифровальщик Lorenz проникает в сети через дыру в VoIP-устройствах Mitel

Шифровальщик Lorenz проникает в сети через дыру в VoIP-устройствах Mitel

При разборе вымогательской атаки эксперты Arctic Wolf Networks выяснили, что для входа в корпоративную сеть операторы шифровальщика Lorenz использовали критическую уязвимость в MiVoice Connect — продукте Mitel для организации VoIP-связи.

В появлении опасной дыры (CVE-2022-29499, 9,8 балла CVSS) повинен компонент Service Appliance. Наличие уязвимости позволяет без аутентификации подавать команды, вызывая скрипт диагностики, и грозит удаленным исполнением вредоносного кода.

В качестве временной меры защиты вендор в апреле выпустил (PDF) специальный скрипт; полностью проблему, по словам Arctic Wolf, решили в июле, когда вышел релиз MiVC 19.3. Поиск по Shodan, проведенный известным ИБ-экспертом Кевином Бомоном (Kevin Beaumont), выявил более 20 тыс. доступных из интернета и потенциально уязвимых устройств, с наибольшей концентрацией в США и Великобритании.

 

Злоумышленникам, попавшим в поле зрения Arctic Wolf, эксплойт CVE-2022-29499 помог получить обратный шелл и развить атаку, используя Chisel — приложение для туннелирования с открытым исходным кодом. Шифрование данных (на серверах ESXi) осуществлялось с помощью вредоноса Lorenz и легитимного инструмента BitLocker разработки Microsoft.

В этом году в продуктах Mitel Networks для совместной работы и VoIP нашли еще одну критическую уязвимость — CVE-2022-26143, позволяющую усилить DDoS-поток в миллиарды раз. К счастью, такие пособники дидосеров маломощны, и в интернете их немного (в марте было 2600).

Что касается Lorenz, для него уже создан бесплатный декриптор, который доступен на сайте NoMoreRansom. Правда, с его помощью можно расшифровать только некоторые типы файлов — документы Office, PDF, изображения, видео.

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