Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Вымогательство а-ля Luna Moth: вишинг и кража данных без участия зловредов

Эксперты Palo Alto Networks выявили вымогательскую кампанию, в ходе которой злоумышленники используют адресные рассылки и вишинг. Намеченную жертву под любым предлогом просят позвонить по указанному номеру, а затем в ходе разговора убеждают предоставить удаленный доступ к компьютеру; согласие открывает возможность для кражи данных с целью получения выкупа.

Автором текущих целевых атак, по данным Palo Alto, является кибергруппа Luna Moth, она же Silent Ransom. Поддельные письма вначале рассылались на адреса небольших юридических компаний, позднее вымогатели переключились на крупный ретейл и уже выманили у жертв сотни тысяч долларов.

Примечательно, что злоумышленники стараются сократить до минимума свой цифровой след: широко используют социальную инженерию и пускают в ход лишь легитимные инструменты. Жертву обрабатывают по схеме TOAD, которую также практикуют мошенники, притворяющиеся техподдержкой; с этой целью Luna Moth создала колл-центры, зарегистрировала множество телефонных номеров у VoIP-провайдеров и открыла аккаунты на веб-сервисе Zoho Assist. 

Распространяемые поддельные сообщения кастомизируются с учетом характера выбранной цели и не содержат вредоносных вложений или ссылок. Приманкой обычно служит инвойс или платная подписка, якобы оформленная на имя получателя.

 

К фальшивке прикреплен безобидный PDF-документ, в котором указан номер телефона для связи на случай возникновения вопросов — например, для отмены подписки, по которой скоро начнут снимать деньги с карты. В ранних рассылках Luna Moth для большей правдоподобности использовала логотип компании-отправителя, которую она имитировала, сейчас авторы атак ограничиваются приветственным заголовком.

 

Номера телефонов для жертв вначале повторялись, а позднее стали уникальными; адресату также могут предоставить выбор из нескольких вариантов. При вызове собеседник в ходе разговора высылает приглашение присоединиться к сеансу удаленной поддержки через Zoho Assist — якобы для большего удобства. Если жертва согласится, мошенник перехватит управление ее клавиатурой и мышью, включит доступ к буферу обмена и размоет экран, чтобы скрыть дальнейшие действия от пользователя.

После этого в систему устанавливается инструмент удаленного управления Syncro, чтобы обеспечить стороннее присутствие, а также менеджер файлов Rclone или клиент WinSCP — для выкачивания ценных данных с компьютера и подключенных сетевых ресурсов. Процесс в этом случае может занять от нескольких часов до пары недель.

Если у жертвы нет админ-прав, автор атаки не пытается закрепиться в системе, а сразу переходит к краже данных с помощью WinSCP Portable — прямо во время телефонной беседы. В ходе инцидентов, попавших в поле зрения Palo Alto, злоумышленники не пытались продвинуться дальше по сети и довольствовались тем, что нашли у жертвы.

После кражи информации пострадавшему высылается письмо с требованием выкупа; его размер составляет от двух до 78 биткоинов, в зависимости от платежеспособности атакованной организации. Каждой жертве назначается свой криптокошелек, тем, кто проводит платеж в заданные сроки, предоставляется скидка в 25%. Неплательщикам могут угрожать потерей репутации — вымогатели обещают рассказать о случившемся крупным клиентам жертвы, называя их имена.

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