Новый шифровальщик Dark Power за месяц проник в 10 организаций

Новый шифровальщик Dark Power за месяц проник в 10 организаций

Новый шифровальщик Dark Power за месяц проник в 10 организаций

По данным Trellix, операторы новоявленного вымогателя не имеют географических и иных предпочтений. Сумма выкупа, который они требуют за ключ расшифровки, довольно скромна — $10 тысяч в монеро: в случае неуплаты злоумышленники грозят опубликовать или продать данные, которые якобы были украдены из атакованной сети.

Первые атаки Dark Power были зафиксированы в конце прошлого месяца, на тот момент на его сайте утечек в сети Tor числилось 10 жертв — организации разного профиля из восьми стран. Анализ семпла (уровень детектирования 44/68 на 27 марта) показал, что шифратор зловреда был скомпилирован 29 января.

Новая вымогательская программа не рекламируется в даркнете; не исключено, что это закрытый проект. Успех дебютанта отчасти объясняется выбором языка программирования; вредонос написан на Nim, который позволяет ускорить работу кода, проводить атаки на разных платформах, а также обходить антивирусы: вредоносы на этом языке программирования — пока редкость.

Вектор заражения Dark Power пока неясен. Для шифрования он использует AES в режиме CRT, при создании ключа каждый раз генерирует новую строку из 64 случайных символов ASCII (строчные буквы). К имени зашифрованных файлов добавляется расширение .dark_power.

Аналитики выявили две разные схемы формирования ключа. В одном случае создается хеш ASCII-строки (по SHA-256), и результат делится надвое: первая половина — собственно ключ AES, вторая — вектор инициализации (нонс). Второй вариант зловреда использует хеш-сумму SHA-256 как ключ и фиксированное 128-битное значение в качестве нонса.

Перед запуском шифратора вредонос, оперируя вшитым списком, завершает ряд процессов, чтобы высвободить файлы для шифрования. Он также останавливает Windows-службу теневого копирования томов (VSS), сервисы резервного копирования данных и антивирусную защиту.

Прибив заданные процессы, Dark Power затихает на 30 секунд, а затем очищает консоль и системные журналы, чтобы затруднить анализ с целью восстановления данных. Важные для работы ОС файлы зловред не трогает; после шифрования в каждой папке с обработанными данными создается записка с требованием выкупа.

Жертве предлагается в течение трех суток перевести средства на указанный XMR-кошелек. В качестве контакта для связи злоумышленники указали qTox ID. Формат записки Dark Power необычен: это 8-страничный документ PDF.

 

В минувшие выходные сайт утечек вымогателей в Tor был недоступен. Исследователи из Trellix обнаружили на нем имена жертв, прописанных в США, Франции, Израиле, Турции, Чехии, Алжире, Египте и Перу. Специализация у них различна: сельское хозяйство, образование, здравоохранение, ИТ, промышленное производство.

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