Вымогатель Thanos пытается перезаписать MBR, но код даёт сбой каждый раз

Вымогатель Thanos пытается перезаписать MBR, но код даёт сбой каждый раз

Вымогатель Thanos пытается перезаписать MBR, но код даёт сбой каждый раз

Новый образец программы-вымогателя Thanos пытается перезаписать главную загрузочную запись (MBR) Windows, но каждый раз терпит неудачу. Таким образом, жертвы даже не успевают получить записку с требованием выкупа.

Новый модуль вымогателя обнаружила команда Unit 42, входящая в состав Palo Alto Networks, в процессе анализа двух крупных атак на государственные учреждения Среднего Востока.

«Перезапись MBR — гораздо более деструктивный подход для шифровальщика. В этом случае жертвам придётся потратить куда больше усилий, чтобы восстановить файлы, даже если они заплатят выкуп», — объясняют исследователи.

Однако предназначенный для перезаписи MBR код каждый раз давал сбой из-за некорректного символа в записке с требованием выкупа. В результате главная загрузочная запись оставалась нетронутой, а компьютер пользователя загружался без всяких проблем.

Несмотря на это операторы Thanos всё равно копировали текстовый файл HOW_TO_DECIPHER_FILES.txt и требовали $20 тысяч за восстановление данных.

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