Российские компании атакует неуловимая кибергруппировка

Российские компании атакует неуловимая кибергруппировка

Российские компании атакует неуловимая кибергруппировка

С мая 2023 года финансовые подразделения российских компаний атакует ранее неизвестная группировка DarkGaboon. Её особенностью является использование вредоносной программы Revenge RAT и поддельных документов, имитирующих легитимные материалы финансовой тематики.

Активность DarkGaboon впервые привлекла внимание департамента киберразведки Positive Technologies (PT Expert Security Center) в октябре 2024 года, когда была обнаружена волна атак с использованием Revenge RAT, нацеленная на российские финансовые структуры.

Хотя первые версии этой программы появились ещё в 2018 году, исследователи выявили, что элементы инфраструктуры злоумышленников носят названия, связанные с африканской тематикой. Это позволило связать их с новой финансово мотивированной APT-группировкой, названной DarkGaboon в честь габонской гадюки, обитающей вблизи горы Килиманджаро.

В октябре 2024 года группировка атаковала один из российских банков. В филиал банка было отправлено письмо с темой «Сверка взаиморасчётов». Оно содержало грамотно составленный текст на русском языке, касающийся бухгалтерии, и архив-приманку «Акт сверка.z». В архиве находились таблица Excel, пояснительная записка и вредоносный файл, замаскированный под PDF-документ.

 

Рассылки осуществлялись с ранее скомпрометированного аккаунта Gmail. Управляющий сервер находился за пределами России и использовал адрес 31.13.224[.]86 с панелью управления Revenge RAT. Домены, связанные с инфраструктурой, формировали кластер под названием "kilimanjaro", при этом сами серверы располагались в Европе.

Вредоносная программа защищена криптером с использованием алгоритма AES и обфускацией .NET Reactor. Все образцы Revenge RAT подписаны поддельными сертификатами X.509. Для обхода эвристического анализа зловред активирует пятиминутный таймер, после чего начинается извлечение и расшифровка полезной нагрузки.

Программа закрепляется в системе через каталог автозапуска или директорию C:\Users<user>\AppData\Roaming, внося изменения в реестр Windows. После закрепления Revenge RAT собирает информацию о системе и отправляет её на управляющий сервер.

DarkGaboon регулярно обновляет свои вредоносные программы и документы-приманки, используя четыре основных шаблона с небольшими изменениями. Эта стратегия позволила долгое время оставаться незамеченными. С марта 2024 года частота обновлений увеличилась, что может указывать на рост активности группировки.

Основные жертвы DarkGaboon — российские компании. Среди пострадавших оказались банки, предприятия розничной торговли, сферы услуг, спорта и туризма.

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