Шифровальщик Black Basta нанял поводыря — самоходку QBot

Шифровальщик Black Basta нанял поводыря — самоходку QBot

Шифровальщик Black Basta нанял поводыря — самоходку QBot

Разбор недавней атаки на клиента NCC Group выявил новое криминальное партнерство. Операторы шифровальщика Black Basta начали использовать QBot для входа в корпоративные сети и внедрения своего вредоноса на все доступные Windows-машины.

Троян QBot (также Quakbot, QakBot и Pinkslipbot) уже почти 15 лет ворует ключи к банковским счетам, Windows-доменам и доставляет других зловредов, в том числе шифровальщиков. Многофункциональные боты распространяются через вложения в спам-письма и умеют самостоятельно путешествовать по сетям жертв заражения.

Операторы шифровальщиков обычно используют QBot для получения первичного доступа к целевой сети. В данном случае Black Basta с его помощью смог проникнуть на многие компьютеры организации, в том числе на серверы Hyper-V и контроллеры домена.

При этом непрошеные гости продвигались по сети следующим образом:

  1. Создали в папке C:\Windows\ взломанной системы файл PsExec.exe (с облегченным аналогом Telnet от Microsoft).
  2. На целевых хостах средствами QBot удаленно запускали временную службу, обеспечивающую исполнение его DLL с помощью regsvr32.exe.
  3. Устанавливали соединение с удаленными узлами по RDP.

Получив доступ к серверу Hyper-V, злоумышленники изменяли настройки заданий Veeam и удаляли все резервные копии виртуальных машин. Чтобы обеспечить себе постоянное присутствие, авторы атаки использовали тулкит Cobalt Strike, а для защиты от обнаружения отключали Microsoft Defender — с помощью PowerShell-команд (локально загружали bat-файл на хост) или путем изменения групповых политик Active Directory.

На двух взломанных серверах в папке Windows был обнаружен файл pc_list.txt с внутренними IP-адресами всех систем в сети жертвы. А на одном из контроллеров домена исследователи нашли скрипт для удаленной загрузки и запуска файлов через WMI. По всей видимости, в рамках атаки его использовали для засева шифровальщика по ранее собранным IP-адресам.

Поведение самого Black Basta не изменилось; перед шифрованием он удалял теневые копии Windows, чтобы жертва не могла самостоятельно вернуть файлы, менял обои рабочего стола, шифровал данные, используя ChaCha20 и RSA, и генерировал ID жертвы для записки с требованием выкупа.

Потребление китайских LLM в России выросло более чем в 11 раз

Российские компании резко нарастили использование китайских больших языковых моделей. По данным MWS Cloud, за первое полугодие 2026 года бизнес израсходовал более 400 млрд токенов — в 11,3 раза больше, чем за весь 2025-й, когда показатель составлял 39,1 млрд.

Безоговорочным лидером осталось семейство Qwen. В 2025 году на него приходилось 20 млрд токенов и 51,1% потребления, а за первые шесть месяцев 2026-го — уже 261,1 млрд и 59,1%.

Второе место сохранила GLM: 91,2 млрд токенов и 20,7%. А вот DeepSeek, занимавшая годом ранее третью строчку, уступила её Kimi. Модели этого семейства набрали 81,4 млрд токенов и 18,4%. Китайская нейросетевая гонка идёт настолько бодро, что вчерашний фаворит сегодня уже ищет себя за пределами пьедестала.

Статистика основана на данных платформ MWS GPT Model Hub и MWS GPT. Их основными клиентами выступают крупные компании. Бизнес использует LLM для работы чат-ботов, персонализации рекламы, подготовки рассылок и описаний товаров, а также анализа отзывов и обращений клиентов. В общем, нейросетям поручают всё, что нужно делать круглосуточно, быстро и желательно без жалоб на понедельник.

По оценке MWS Cloud, весь российский рынок LLM в 2026 году вырастет на 35%, до 19,6 млрд рублей. Облачный сегмент, включающий доступ к моделям по SaaS и API, приблизится к 1,5 млрд рублей.

На фоне спроса MWS Cloud расширила каталог Model Hub почти вдвое — до 17 моделей. В него вошли GLM 5.2, Kimi K2.6, Qwen3.6, Gemma 4, GPT OSS, а также средства распознавания и синтеза речи и реранкеры для поисковых систем и RAG-конвейеров. Доступ предоставляется через единый OpenAI-совместимый API.

Судя по объёму токенов, российский бизнес уже не экспериментирует с китайскими LLM. Он кормит ими рабочие процессы — и аппетит растёт быстрее, чем успевает обновляться каталог моделей.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru