Positive Technologies и TetraSoft раскрыли подробности целевой атаки

Positive Technologies и TetraSoft раскрыли подробности целевой атаки

Positive Technologies и TetraSoft раскрыли подробности целевой атаки

Первичное проникновение в инфраструктуру российской нефтесервисной компании TetraSoft было совершено в июле 2024 года. По оценке экспертного центра безопасности Positive Technologies, данный инцидент относится к атакам на цепочку поставок, где конечной целью является один из заказчиков организации.

Однако первые активные действия злоумышленников в системах пришлись уже на рубеж сентября и октября 2024 года.

«Период тишины» между проникновением и активными действиями, а также использованный инструментарий (средства удаленного управления) характерны для политически мотивированных атак последних двух лет.

Инцидент классифицирован как атака на цепочку поставок (supply chain), когда компания является звеном в таргетированной атаке на более значимую цель. В последние годы этот тип атак становится все более частым.

Целью злоумышленников была добывающая отрасль. В случае успеха атака могла привести к перебоям поставок углеводородного сырья по внутренним и международным контрактам.

Однако совместными усилиями специалисты Positive Technologies и TetraSoft отреагировали на угрозу, купировав возможные недопустимые для клиентов TetraSoft последствия.

«Это сложный сценарий, требующий от атакующих высокого уровня квалификации, в котором атака на ИТ-поставщика — один из способов добраться до целевого сектора и нанести ему максимальный ущерб. Именно на это и была нацелена атака на TetraSoft», — поясняет управляющий директор Positive Technologies Алексей Новиков.

Команды Positive Technologies и центра информационной безопасности TetraSoft выполняют весь необходимый комплекс действий по реагированию на инцидент. Специалисты компаний определили основной вектор атаки и возможные пути ее развития со стороны злоумышленников.

Также в TetraSoft оперативно развернут центр противодействия киберугрозам (Security Operations Center, SOC), основанный на полном стеке технологий Positive Technologies. SOC покрывает всю инфраструктуру TetraSoft, и ориентирован на выявление киберпреступной активности до того, как компании и ее клиентам будет нанесен непоправимый урон.

«По уровню проработанности и таргетированности эту атаку можно считать первой за последние несколько лет, нацеленной именно на отечественный сектор добычи с прицелом на максимальный отраслевой урон. Ранее инцидентов такого масштаба мы не наблюдали», — комментирует исполнительный директор TetraSoft Денис Свечников.

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