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

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru