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.

38% крупных компаний делают свой ИИ, но защищать его умеют единицы

Российский бизнес всё активнее развивает собственные ИИ-сервисы, однако с их безопасностью дела обстоят заметно хуже. К такому выводу пришли эксперты К2 Кибербезопасность и «Лаборатории Касперского», опросившие специалистов более чем из 200 крупных компаний из сфер ИТ, финансов, телекоммуникаций, торговли, строительства и фармацевтики.

Исследование показало, что 38% крупных организаций уже имеют собственные команды, разрабатывающие ИИ-решения для внутренних процессов.

При этом в 75% случаев такие проекты полностью или частично не соответствуют практикам MLSecOps — подходу, который отвечает за безопасность систем искусственного интеллекта на всех этапах их жизненного цикла.

В целом компании не делают ставку на какой-то один инструмент. Более половины респондентов (59%) одновременно используют несколько типов ИИ-сервисов: отечественные и зарубежные решения, собственные разработки и продукты, созданные на заказ.

Наиболее востребованными остаются российские ИИ-сервисы — их используют 75% компаний. Зарубежные решения применяют 60% участников исследования. Такой расклад аналитики связывают с требованиями законодательства и политикой импортозамещения.

Однако внедрять ИИ бизнес научился быстрее, чем обеспечивать его безопасность. По данным исследования, лишь 18% компаний могут говорить о наличии управляемых процессов защиты собственных ИИ-разработок. Зрелые практики MLSecOps внедрены всего у 7% организаций.

Особенно тревожно выглядит другая цифра: в 60% случаев безопасность ИИ-проектов обеспечивают исключительно разработчики, без участия специалистов по информационной безопасности. Это увеличивает риск ошибок, утечек данных и появления новых уязвимостей.

Эксперты отмечают, что рынок MLSecOps пока только формируется, а многие компании ещё не понимают, как правильно защищать собственные ИИ-системы. При этом искусственный интеллект всё чаще становится частью критически важных бизнес-процессов, а значит цена ошибок будет только расти.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru