Вышла онлайн-версия бесплатного дешифратора White Phoenix

Вышла онлайн-версия бесплатного дешифратора White Phoenix

Вышла онлайн-версия бесплатного дешифратора White Phoenix

Специалисты компании CyberArk разработали онлайн-версию дешифратора с открытым исходным кодом — «White Phoenix». Новый инструмент должен помочь жертвам программ-вымогателей, использующих прерывистое шифрование.

Как уточнили в CyberArk, ранее дешифратор был доступен на GitHub в качестве Python-проекта, однако эксперты сочли, что онлайн-версия будет полезна тем, кто пока недостаточно квалифицирован, чтобы работать с кодом.

Действительно, пользоваться White Phoenix крайне легко: всё сводится к загрузке зашифрованных файлов и нажатию кнопки «recover». Далее просто ждёте, чтобы инструмент завершил свою работу.

В настоящее время дешифратор поддерживает следующие форматы: PDF, Word, Excel, ZIP и PowerPoint. Кроме того, онлайн-версия White Phoenix имеет ограничения на размер загружаемых файлов — 10 МБ.

Таким образом, если вам нужно расшифровать тяжёлые файлы или виртуальные машины, вам подойдёт GitHub-версия инструмента. В любых других случаях смело пользуетесь онлайн-аналогом.

 

Прерывистое шифрование — довольно популярный метод у киберпреступников. Не так давно мы писали, что всё больше операторов программ-вымогателей задействуют эту тактику, поскольку она позволяет не только быстрее шифровать системы жертв, но и минимизировать возможность детектирования антивирусными продуктами.

Среди известных вредоносов, использующих прерывистое шифрование, — Blackcat/ALPHV, Play, Qilin/Agenda, BianLian и DarkBit. Кстати, вышедшая в мае прошлого года версия White Phoenix помогает спасти файлы, пострадавшие от BlackCat, Play, DarkBit, Agenda.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru