Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Шифровальщик BlackCat улучшил породу и стал еще хитрее

Специалисты IBM X-Force опубликовали результаты анализа Sphynx — новой версии BlackCat, объявившейся в феврале этого года. Как оказалось, привнесенные изменения в основном направлены на усиление защиты вымогателя от анализа и детектирования.

Так, обновленный код BlackCat теперь содержит мусор и зашифрованные строки, что затрудняет статический анализ. Вирусописатели также переиначили аргументы, передаваемые бинарнику в командной строке; конфигурационные данные больше не форматируются в JSON, а хранятся в сыром виде.

У вредоноса также появился загрузчик, который расшифровывает пейлоад (XOR, AES-128), и тот уже удаляет теневые копии Windows, шифрует файлы (AES или ChaCha20), создает записки с требованием выкупа, а также ищет в сети другие устройства, пригодные для заражения.

Вредонос BlackCat, он же ALPHV и Noberus, — первый найденный в дикой природе шифровальщик, написанный на Rust. Он активен в интернете с ноября 2021 года и по результативности опережает многих собратьев. В настоящее время на сайте утечек BlackCat числится около 400 жертв.

Пару дней назад там появилась новая запись — с именем Casepoint, оператора облачной платформы юридической помощи, которой в числе прочих пользуются ФБР, Минобороны США и американская комиссия по обороту ценных бумаг (SEC).

 

Официального заявления по этому поводу компания пока не опубликовала, однако в комментарии для Cybernews призналась, что возникла нештатная ситуация и пришлось привлечь сторонних экспертов-криминалистов. Представитель Casepoint не преминул отметить, что информационно-аналитический сервис работает в штатном режиме, простоев не наблюдается.

Подпишитесь на новости

Квантовая случайность дала сбой: ИИ может найти подсказки для взлома

Квантовая физика умеет создавать настоящую случайность, но инженеры всё ещё способны её испортить. Генератор может успешно пройти статистические тесты и при этом выдавать атакующему достаточно подсказок, чтобы тот попробовал предсказать следующие числа.

Европейский институт телекоммуникационных стандартов выпустил руководство ETSI TR 104 171 по разработке и оценке квантовых генераторов случайных чисел — QRNG.

Такие устройства измеряют квантовый процесс, обрабатывают полученные данные и передают случайные значения криптографическим системам для создания ключей и выполнения других защитных операций.

Проблема в том, что безопасность зависит не только от квантового источника. Датчики, блоки питания, сигнальные процессоры и алгоритмы обработки способны добавлять шум, часть которого может оказаться предсказуемой.


ETSI предупреждает, что системы искусственного интеллекта могут помочь злоумышленникам анализировать большие объёмы данных и находить такие закономерности.

Ещё одним источником подсказок способны стать изменения энергопотребления и электромагнитное излучение устройства. Связав побочные сигналы с выдаваемыми числами, атакующий теоретически сможет ослабить защищённую ими криптографию.

Авторы отчёта предлагают применять принцип нулевого доверия к энтропии (entropy zero trust). Производителям и операторам следует проверять квантовый источник, контролировать обработку данных, постоянно искать аномалии, защищать оборудование от вмешательства и шифровать каналы доставки чисел приложениям.

Для расследования сбоев рекомендуется записывать время генерации, версию работающего ПО и происхождение выходных данных. В многопользовательских системах потоки разных клиентов должны быть изолированы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru