Новый Rust-шифровальщик 3AM прикрывает спину LockBit

Новый Rust-шифровальщик 3AM прикрывает спину LockBit

Новый Rust-шифровальщик 3AM прикрывает спину LockBit

В «дикой природе» специалисты заметили новое семейство программ-вымогателей, которому дали имя 3AM. Судя по всему, оно прикрывает неудачные попытки атак LockBit на корпоративные сети.

Шифровальщик 3AM попался исследователям из Symantec Threat Hunter Team (принадлежит Broadcom). В отчёте эксперты описывают вредонос так:

«3AM написан на Rust и, судя по всему, является абсолютно новым семейством вредоносных программ. Попав в систему, вымогатель пытается остановить ряд служб, после чего шифрует файлы».

«На заключительном этапе 3AM удаляет теневые копии, чтобы затруднить жертве возврат файлов в прежнее состояние».

Имя 3AM зловред получил благодаря записке с требованиями выкупа. Кроме того, он добавляет к зашифрованным файлам расширение «.threeamtime». Установить операторов 3AM пока не удалось.

В тех атаках, которые попались на глаза команде Symantec, киберпреступники пытались развернуть программу-вымогатель на трёх компьютерах в корпоративной сети. Защитные системы двух машин заблокировали 3AM.

Cobalt Strike в этом случае использовался на этапе постэксплуатации для повышения привилегий. После этого злоумышленники стараются продвинуться по сети латерально.

64-битный исполняемый файл 3AM написан на Rust и способен запускать серию команд для остановки процессов защитных программ и софта для резервного копирования.

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