Вышел дешифратор для жертв вымогателей BlackCat, Play, DarkBit, Agenda

Вышел дешифратор для жертв вымогателей BlackCat, Play, DarkBit, Agenda

Вышел дешифратор для жертв вымогателей BlackCat, Play, DarkBit, Agenda

Новый дешифратор White Phoenix позволяет частично вернуть в прежнее состояние файлы, пострадавшие от различных семейств программ-вымогателей. Он пригодится тем, кто стал жертвой вредоноса, использующего прерывистое шифрование.

Как известно, прерывистое шифрование — одна из техник, полюбившаяся ряду авторов программ-вымогателей. Её смысл в том, чтобы чередовать зашифрованные и пропущенные куски данных.

С помощью прерывистого шифрования злоумышленники добиваются гораздо более быстрой работы вредоноса, при этом пострадавшие файлы не представляют для атакованного пользователя никакой ценности.

В сентябре прошлого года разработчики шифровальщиков начали имплементировать прерывистое шифрование в свои продукты. Среди них можно выделить, например, BlackCat/ALPHV.

 

Однако теперь специалисты компании CyberArk разработали дешифратор White Phoenix, который как раз опирается на недостатки прерывистого шифрования. Дело в том, что незашифрованные части файлов могут дать почву для возможного восстановления пострадавших частей.

Создать White Phoenix удалось после экспериментов с зашифрованными PDF-файлами, из которых исследователи пытались восстановить текст и графику. В ходе анализа эксперты выяснили, что отдельные режимы шифрования BlackCat не трогают многие объекты в PDF-документах.

После эффективного восстановления PDF с помощью White Phoenix команда CyberArk «нащупала» аналогичный метод дешифровки других форматов, включая архивы ZIP: Word (docx, docm, dotx, dotm, odt), Excel (xlsx, xlsm, xltx, xltm, xlsb, xlam, ods) и PowerPoint (pptx, pptm, ptox, potm, ppsx, ppsm, odp).

 

Скачать дешифратор можно в публичном GitHub-репозитории CyberArk.

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