Спамеры раздают трояна SVCReady через шелл-код, скрытый в свойствах файла

Спамеры раздают трояна SVCReady через шелл-код, скрытый в свойствах файла

Спамеры раздают трояна SVCReady через шелл-код, скрытый в свойствах файла

Исследователи из HP зафиксировали спам-рассылки, нацеленные на засев троянского загрузчика, которому было присвоено кодовое имя SVCReady. Зловред примечателен тем, что его цепочка заражения включает шелл-код, спрятанный в свойствах вложенного файла.

Текущую вредоносную кампанию эксперты наблюдают с конца апреля. По их словам, новоявленный троян находится на раннем этапе разработки и в течение прошлого месяца обновлялся несколько раз.

Распространяемые в спаме документы Microsoft Office (преимущественно Word) содержат вредоносный VBA-макрос. Тестирование показало, что при активации он ведет себя необычно — вместо того, чтобы с помощью PowerShell или MSHTA загрузить с удаленного сервера следующий пейлоад, он запускает шелл-код, вставленный в свойства файла в виде NOP-инструкций.

 

С таким нововведением HP уже сталкивалась, но только раз — в ходе апрельской спам-кампании, нацеленной на распространение банкера Ursnif, он же Gozi, Rovnix и Papras.

Загрузка шелл-кода, выводящего на старт SVCReady, производится с учетом архитектуры атакуемой системы — 32 или 64 бит.

 

При выполнении этот фрагмент кода загружает DLL в папку %TEMP%, затем копирует туда же rundll32.exe из системного каталога Windows. Копия Rundll32 переименовывается и запускается на исполнение с DLL и именем функции в качестве аргументов.

Стартовавший с помощью Rundll32 вредонос работает как даунлоудер, способный обеспечить запуск загружаемых файлов. На настоящий момент он также умеет совершать следующие действия:

  • собирать информацию о зараженной системе;
  • выходить на связь с центром управления (в ожидании команд сообщает свой статус каждые пять минут);
  • фиксировать наличие виртуального окружения;
  • уходить на полчаса в состояние сна;
  • выполнять шелл-команды;
  • делать скриншоты;
  • пересчитывать подключенные USB-устройства.

Чтобы обеспечить себе постоянное присутствие в системе, SVCReady создает запланированное задание. Из доставляемой с его помощью полезной нагрузки в HP зафиксировали только RedLine (26 апреля — по всей видимости, проба пера).

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