Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы шифровальщиков создают кастомные образцы на основе слитого кода

Операторы программ-шифровальщиков начали конструировать кастомные образцы с помощью готовых решений. На крафтовость кибервымогателей обратили внимание специалисты «Лаборатории Касперского».

Самой собой, изобретательным злоумышленникам играют на руку разного рода утечки. Можно вспомнить слив билдера LockBit, который спровоцировал новые атаки шифровальщика в России.

В Kaspersky посвятили отчёт сборкам программ-вымогателей, которые можно найти в Сети. Основная их опасность в том, что малоквалифицированные киберпреступники без особой подготовки могут запустить крупномасштабные атаки.

Так, исследователи приводят в пример вредонос SEXi, в апреле 2024 года атаковавший хостера IxMetro. Операторы нацелились на гипервизоры ESXi, используя при этом две модификации зловреда, созданные на основе Babuk (для Linux-устройств) и LockBit (для атак на Windows).

Кроме того, эксперты «Лаборатории Касперского» вспомнили Key Group — группировку, которая задействовала шифровальщики аж из восьми разных семейств. При этом авторы постоянно совершенствовали свои детища.

Тем не менее у Key Group были и просчёты: на отсутствие профессионального подхода указывал метод связи между членами группы — Telegram, а общедоступный репозиторий GitHub дополнял картину.

Третьим примером выступает группировка Mallox. Её участники используют менее известный вариант программы-вымогателя, о котором впервые заговорили в 2021 году.

По словам операторов Mallox, они купили исходный код вредоноса, после чего организовали партнёрскую программу, в которой, правда, могут принять участие лишь русскоязычные злоумышленники.

Чтобы стать партнёром Mallox, вы должны атаковать организации с прибылью не менее 10 миллионов долларов и при этом не трогать больницы и образовательные учреждения. На 2023 год у группы было 16 действующих партнёров.

Более трех четвертей россиян не отличают нейросетевой контент от реального

Согласно исследованию агентств Spektr и СКОТЧ, 77% участников не смогли отличить изображения, созданные нейросетями, от реальных фотографий. В опросе приняли участие около 1000 человек. Респондентам в случайном порядке показывали пять изображений, из которых четыре были сгенерированы ИИ, а одно — подлинное.

Результаты исследования приводит РБК. Корректно определить сгенерированные изображения смогли лишь 23% опрошенных.

При этом в более молодых возрастных группах показатели оказались выше. Среди респондентов до 30 лет правильный ответ дали 30%, в группе 31–44 года — 25%.

В числе признаков «настоящего» фото участники называли убедительные детали, реалистичные свет и тени, а также естественную улыбку человека в кадре. Например, изображение с улыбающимся мужчиной чаще других считали реальным участники в возрасте 45–60 лет — 28% из них выбрали именно этот вариант.

Примечательно, что доля тех, кто ошибается при определении ИИ-контента, растёт. Согласно результатам исследования MWS, опубликованным летом 2025 года, правильно распознать сгенерированные изображения смогли более трети респондентов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru