Появился дешифратор от вымогателей DoNex, Muse, DarkRace и клона LockBit 3

Появился дешифратор от вымогателей DoNex, Muse, DarkRace и клона LockBit 3

Появился дешифратор от вымогателей DoNex, Muse, DarkRace и клона LockBit 3

Уязвимость в криптографическом механизме, который используется программа-вымогатель DoNex и её предшественники — Muse, фейковый LockBit 3.0 и DarkRace, позволила исследователям создать дешифратор для всех вариантов зловреда.

Шифровальщик DoNex впервые попался специалистам на глаза в начале марта 2024 года. Операторы вредоноса сразу заявили о нескольких успешно атакованных организациях.

Команда аналитиков чешской антивирусной компании Avast писала о DoNex следующее:

«Эта программа-вымогатель использует тактику целевых кибернападений. Согласно нашим данных, DoNex наиболее активна в США, Италии и Бельгии. С апреля 2024 года вредонос не развивается: мы не детектируем новых образцов, а связанный Tor-сайт просто лежит».

Письмо операторов с требованиями выкупа не отличается оригинальностью. Киберпреступники уточняют, что не являются политически активной группой — их интересуют только деньги.

 

Зашифрованные DoNex файлы получают уникальное расширение, в котором учитывается идентификатор жертвы. Текстовый файл с требованиями при этом называется Readme.victimIDnumber.txt.

Скачать разработанный специалистами Avast дешифратор можно по этой ссылке (EXE). Чтобы воспользоваться инструментом, придётся предоставить ему список всех дисков, директорий и файлов, пострадавших от DoNex, а также «чистую» копию одного из зашифрованных файлов.

Умным агентам строят цифровые клетки: в России рождается новый рынок ИБ

Крупные российские компании разрабатывают системы контроля автономных ИИ-агентов. Спрос на такие решения растёт вслед за способностями нейросетей: вчера они сочиняли письма, а сегодня уже запускают код, открывают файлы и самостоятельно ходят по корпоративным системам. Оставлять такого сотрудника без присмотра становится опасно.

Основой нового направления стала инфраструктура harness — программная обвязка вокруг языковой модели, сообщают «Известия».

Она подключает память, данные и внешние инструменты, определяет доступные агенту действия и решает, когда нужно остановиться и позвать человека.

Собственные harness-решения создают Яндекс, MWS AI, «Сбер» и другие компании. Они разрабатывают маршрутизацию запросов между моделями, контроль расхода вычислительных ресурсов, мониторинг операций и защитные барьеры.

В Т1 сообщили, что за год число запросов бизнеса на механизмы контроля ИИ-агентов выросло примерно втрое. Около 80% обращений связаны с доступом к корпоративным данным, предотвращением утечек и обязательным подтверждением критических решений человеком.

Наиболее активно такими системами интересуются банки, промышленность, государственные организации и ретейл. По оценке ГК «Солар», российский рынок продуктов для защиты ИИ уже в 2026 году может достичь 1-2 млрд рублей, а вместе с услугами — 4 млрд. К концу десятилетия другие эксперты допускают рост сегмента до 3-8 млрд рублей.

Отдельный риск заключается в том, что языковая модель не всегда способна отличить данные от инструкции. Вредоносная команда, спрятанная в письме или документе, может заставить агента выполнить опасное действие. Поэтому контроль должен работать за пределами самой LLM: проверять запросы, ответы и обращения к инструментам.

Представители ФСТЭК России считают, что угрозы передачи конфиденциальной информации в сторонние ИИ-сервисы уже покрываются действующими требованиями. Минцифры продолжает работу над регулированием отрасли.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru