Шифратор маскируется под Google Chrome

Шифратор маскируется под Google Chrome

Международная антивирусная компания ESET предупреждает о появлении нового шифратора Ransom32, маскирующегося под браузер Google Chrome. 

Ransom32 является первым шифратором, написанным на языке JavaScript и работающим на платформе NW.js. В настоящее время экспертами исследованы версии Ransom32 для Microsoft Windows, но программа может быть адаптирована для Linux и Apple OS X.

Создатели Ransom32 реализуют шифратор по модели SaaS («программное обеспечение как услуга»). Для генерации вредоносной программы и получения доступа к панели управления покупателю достаточно указать адрес своего биткоин-кошелька. Оператор Ransom32 сможет самостоятельно задавать сумму выкупа в биткоинах, создавать текст требования выкупа, а также просматривать статистику заражений и полученных средств.

Ransom32 распространяется через традиционные для шифраторов каналы: вредоносные сайты, атаки типа drive-by-download, вложения в электронной почте, а также сложные атаки с использованием троянов-загрузчиков или бэкдоров.

После загрузки и исполнения в зараженной системе Ransom32 осуществляет шифрование файлов более ста распространенных форматов, включая TXT, .DOC, .JPG, .GIF, .AVI, .MOV, .MP4, и выводит на экран сообщение для жертвы. Для связи с управляющим сервером шифратор использует анонимную сеть Tor. 

Шифрование производится с помощью 128-битного ключа, при этом для каждого файла генерируется новый ключ. Вредоносная программа предлагает жертве расшифровать один файл, чтобы убедиться, что восстановление данных возможно. 

Эксперты ESET рекомендуют регулярно создавать резервные копии важных файлов, обновлять операционную систему и программное обеспечение, включая антивирусное ПО, а также игнорировать подозрительные письма. 

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Спрос на услуги по безопасности генеративного ИИ активно растет

По данным Swordfish Security, за услугами по безопасности больших языковых моделей (LLM Security) в 2024 году обращались 35% заказчиков. Спрос на такие услуги растет прямо пропорционально внедрению подобных инструментов в бизнес-практику.

В 2025 году такая практика будет только расширяться, поскольку генеративный интеллект, прежде всего, большие языковые модели, будут внедряться все более активно. В будущем году уровень проникновения генеративного ИИ составит не менее 40%, а к 2030 году может достигнуть и 90%.

Как отметил директор по развитию бизнеса ГК Swordfish Security Андрей Иванов, рост интереса к безопасности больших языковых моделей стал одной из главных тенденций 2024 года. Недооценка таких рисков чревата серьезными проблемами. Среди таких рисков Андрей Иванов инъекции вредоносного кода в промпт, уязвимости в цепочках поставок, выдача ошибочной информации за истину на этапе обучения модели и даже кража модели злоумышленниками.

«В бизнесе используют большие модели для распознавания текста, анализа данных, предиктивной аналитики, поиска, оценки ресурса механических узлов промышленных агрегатов и многого другого. Многие отрасли, та же ИТ, активно используют ИИ-помощников. Например, в DevSecOps мы обучили и применяем модель, которая может анализировать и приоритизировать большой объем уязвимостей кода, таким образом освобождая время для квалифицированных инженеров для других, более сложных и творческих задач, — комментирует Андрей Иванов. — Критичным может оказаться, например, некорректная работа виртуальных ассистентов, которые могут влиять на клиентские решения, аналитику, дающую ошибочную информацию в цепочке поставок. Существуют атаки, отравляющие данные или позволяющие получить конфиденциальную информацию, и так далее. К этому стоит относиться как к любой информационной системе, влияющей на бизнес-процесс и проводящей, в случае компрометации, к потерям репутации и убыткам».

Внедрение ИИ требует корректировки корпоративных политик ИБ. Важно делать акцент на безопасности, а разрабатывать модели необходимо в соответствие с практиками разработки безопасного ПО, анализируя исходный код и зависимости, ответственно относиться к контролю доступа к источникам данных и стараться использовать доверенные алгоритмы обучения, уверен Андрей Иванов. Также важно учитывать то, что многие большие языковые модели используют облачную архитектуру, а это создает угрозу утечки конфиденциальных данных.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru