VMware фиксирует рост количества атак BatLoader по своей клиентской базе

VMware фиксирует рост количества атак BatLoader по своей клиентской базе

VMware фиксирует рост количества атак BatLoader по своей клиентской базе

У клиентуры VMware участились случаи заражения BatLoader — зловредом, позволяющим закрепиться на Windows-машине. Вредоносный загрузчик примечателен тем, что различает корпоративные и домашние сети и в зависимости от окружения доставляет жертве троянов (банкеров, инфостилеров) либо инструменты для развития атаки — вроде Cobalt Strike.

Вредонос BatLoader раздается под видом легитимных программ через drive-by-загрузки; для вывода своих сайтов в топ поисковой выдачи злоумышленники используют черный SEO. О подобных malvertising-кампаниях стало известно еще в начале года — из февральской публикации Mandiant.

В VMware наблюдают новую угрозу с июля и с тех пор зафиксировали 42 случая успешного заражения. Атакам подвергаются представители разных вертикалей, чаще прочих — коммерсанты, финансисты и промышленники.

 

Исследование показало, что авторы malvertising-атак обычно выдают BatLoader за популярное приложение — LogMeIn, Zoom, AnyDesk, TeamViewer. Вредонос отдается с взломанных сайтов в виде подписанного MSI-файла или ZIP-архива; содержимым MSI независимо от имени является инструментарий для создания документов novaPDF.

Заражение осуществляется поэтапно, с использованием PowerShell, Msiexec.exe, Mshta.exe и других легитимных инструментов, поэтому атаку трудно обнаружить и пресечь. Повысить привилегии скриптов помогает утилита nircmd.exe; для расшифровки полезной нагрузки на машину загружается Gpg4win, для ее запуска — NSudo. Зловред также пытается препятствовать обнаружению и возможным ответным мерам: добавляет исключения Microsoft Defender, отключает уведомления, Диспетчер задач, командную строку, редактор реестра.

Полезная нагрузка, доставляемая BatLoader, зависит от профиля зараженной системы: на домашние компьютеры обычно загружаются трояны Ursnif и Vidar, на корпоративные компьютеры — дополнительно Cobalt Strike, а также инструмент мониторинга и контроля ИТ-инфраструктуры производства Servably (Syncro или Atera).

Инструмент управления Atera, по словам экспертов, также ранее использовали вымогатели Conti. Примечательно, что один из их IP-адресов тоже засветился в атаках BatLoader — тот, с которого загружались эксплойты для Log4j. Замечено также некоторое сходство с кампаниями Zloader: использование черной оптимизации, инсталлятора Windows, а также PowerShell, batch и других машинных кодов ОС для построения цепочки заражения.

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