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.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

Новая ИИ-модель копирует собеседника путем проведения опроса

Исследователи из трех американских университетов и команды Google DeepMind создали модель генеративного ИИ, способную после двухчасового аудиоинтервью сымитировать личность и поведение собеседника с точностью до 85%.

В контрольную выборку вошли 1052 добровольца разного возраста, пола, образования, достатка, национальности, вероисповедания и политических взглядов. Для всех были созданы индивидуальные программы-агенты одинаковой архитектуры.

Разработанный сценарий бесед включал обычные для социологических исследований вопросы, тесты «Большая пятерка» для построения модели личности, пять экономических игр («Диктатор», «Общественное благо» и проч.) и поведенческую анкету, составленную в ходе недавних экспериментов с большими языковыми моделями (БЯМ, LLM).

Ответы испытуемых сохранялись в памяти для использования в качестве контекста. Спустя две недели добровольцам предложили пройти тот же опрос, и LLM смогла предугадать их реплики с точностью до 85%.

 

По мнению авторов исследования, их метод создания цифровых двойников — хорошее подспорье в изучении индивидуального и коллективного поведения. Полученные результаты также можно использовать в социологии и для выработки политических решений.

К сожалению, совершенствование ИИ-технологий — палка о двух концах. Попав в руки злоумышленников, подобный инструмент позволит создавать еще более убедительные дипфейки, чтобы вводить в заблуждение интернет-пользователей с корыстной либо иной неблаговидной целью.

Anti-Malware Яндекс ДзенПодписывайтесь на канал "Anti-Malware" в Telegram, чтобы первыми узнавать о новостях и наших эксклюзивных материалах по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru