Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Новый билдер Quantum помогает атакующим создавать вредоносные LNK-файлы

Исследователи из Cyble обратили внимание на новый инструмент, помогающий киберпреступникам создавать вредоносные файлы-ярлыки в формате .LNK. Далее эти ярлыки используются для доставки пейлоадов на начальных этапах кибератаки.

Все уже давно знают, что LNK-файлы могут содержать вредоносный код, использующий для загрузки легитимные инструменты Windows (по-другому — LOLBins) вроде PowerShell или MSHTA.

Ряд киберпреступников любит использовать ярлыки, особенно это касается фишинговых кампаний. Например, с помощью LNK-файлов распространялись в своё время EmotetBumblebee, Qbot и IcedID.

Специалисты компании Cyble наткнулись на новый инструмент-билдер, позволяющий злоумышленникам создавать вредоносные LNK-файлы. Билдер получил имя Quantum, авторы оснастили его графическим интерфейсом и набором полезных для создания файлов функций.

Так, Quantum позволяет выбрать иконку файла из 300 вариантов и установить любое расширение по вкусу пользователя. Месяц использования обойдётся в 189 евро, два месяца — 899 евро, а «пожизненная лицензия» будет стоить 1500 евро.

 

Кроме того, Quantum позволяет обходить контроль учётных записей (UAC) и Windows Smartscreen, а также загружать сразу несколько пейлоадов в LNK-файл. Злоумышленник может также настроить маскировку в системе и установить выполнение с загрузкой компьютера или отложенный запуск.

 

Более того, авторы билдера даже утверждают, что Quantum создаёт файлы, которые «на 100% не детектируется антивирусными программами» и самой операционной системой. Анализ специалистов Cyble показал, что Quantum может быть связан с известной киберпреступной группировкой Lazarus.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru