APT37 использовала встречу представителей КНДР и Донбасса как приманку

APT37 использовала встречу представителей КНДР и Донбасса как приманку

APT37 использовала встречу представителей КНДР и Донбасса как приманку

В Fortinet проанализировали недавнюю имейл-атаку, в ходе которой на машины Windows загружался RAT-инструмент Konni. Вредоносные сообщения были написаны на русском языке и имитировали переписку между российскими дипломатами.

Инструмент удаленного администрирования Konni зачастую использует APT37, она же Ricochet Chollima, InkySquid, ScarCruft, Reaper и Group123. Для его засева северокорейские хакеры и ранее использовали спам-рассылки и похожую схему доставки, поэтому аналитики с большой долей уверенности приписали новую атаку этой APT-группе.

Вредоносные письма незамысловаты и призваны создать видимость официальной переписки. С этой целью злоумышленники сфальсифицировали адрес отправителя и использовали форму ответа на некое предыдущее послание.

 

Примечательно, что вложение поименовано с использованием латиницы. Анализ показал, что zip-архив содержит два файла — Pyongyang in talks with Moscow on access to Donbass.pptx и Donbass.ppam.

Первый служит ширмой: в набор слайдов включены сообщения о встрече высокопоставленных представителей КНДР, ДНР и ЛНР, которая состоялась в прошлом месяце в Москве. Все новости взяты из открытых англоязычных источников, два слайда содержат только текст на русском языке. Все ссылки в этих новостях ведут на легитимные сайты; подозрительного контента в pptx-файле не обнаружено.

Вредоносным оказался Donbass.ppam (файл плагина Microsoft PowerPoint). При его открытии запускается макрос, который прежде всего выводит диалоговое окно с сообщением об ошибке:

 

Используя приглашение командной строки, вредонос помещает большой фрагмент шифротекста (base64) в файл oup.dat и сохраняет его в папке %TMP%. Расшифровка осуществляется с помощью Certutil, итог записывается в файл oup.vbs, с сохранением в %LOCALAPPDATA%\Microsoft\Office.

Скрипт VBS выполняет две задачи: создает запланированное задание Office Updatev2.2, чтобы обеспечить свой запуск каждые пять минут, и выполняет PowerShell-команду на сбор и отправку системных данных в домен gg1593[.]c1[.]biz. Командный сервер злоумышленников, расположенный в Болгарии, уже недоступен, поэтому добыть образец Konni для анализа специалистам не удалось.

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