Сайт шифровальщика 8Base слил своего создателя — кодера из Молдавии

Сайт шифровальщика 8Base слил своего создателя — кодера из Молдавии

Сайт шифровальщика 8Base слил своего создателя — кодера из Молдавии

Используя информацию, случайно попавшую в паблик, известный блогер и исследователь Брайан Кребс (Brian Krebs) сумел определить, что часть кода сайта, созданного операторами шифровальщика, написал 36-летний программист, проживающий в Кишиневе.

Кибергруппа, стоящая за 8Base, использует схему двойного вымогательства, требуя выкуп за расшифровку данных и угрожая неплательщикам раскрытием факта взлома. Ее сайт, предназначенный для таких публикаций, доступен через Tor.

Встроенный чат для ведения переговоров использует PHP-фреймворк Laravel и, по свидетельству Кребса, исправно работает при отправке данных на сервер (через POST). Запросы GET до недавнего времени возвращали пространное сообщение об ошибке, раскрывавшее IP-адрес хоста (95.216.51[.]74 в Финляндии), спрятанного с помощью сервисов Tor.

Прокруткой страницы можно было обнаружить ссылку на Gitlab-сервер, выделенный на нужды компании JCube Group. Как оказалось, привязанный репозиторий содержит и другие PHP-коды, используемые сайтом 8Base.

 

Дальнейшие раскопки показали, что Gitlab-аккаунт JCube Group создал разработчик Андрей Колев, проживающий в столице Молдавии. Так, по крайней мере, значится в его профиле на LinkedIn. Там также указана специализация: разработка веб-приложений полного цикла (на стороне клиента и сервера); место работы — JCube Group, адрес и телефон совпадают с контактами, опубликованными на сайте компании.

Все «иксы» Колева (твиты по-старому) написаны на русском языке. Кребс запросил у него комментарий, однако собеседник сказал, что не знает, почему даркнет-сайт 8Base загружает код из папки Clients в его хранилище.

«Такого проекта в моем репозитории нет, — заявил разработчик. — Они [8Base] не являются моими клиентами. В настоящее время мы работаем только по собственным проектам».

Тем не менее предательское сообщение об ошибке на сайте 8Base очень быстро убрали. Вместо него теперь выводится ошибка 405 — «метод HTTP не разрешен». Автор находки, благодаря которой Кребс начал очередное расследование, почти уверен: деанонимизация произошла оттого, что создатель onion-сайта неумышленно оставил режим разработки (забыл отключить средства отладки и тестирования).

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