«Лаборатория Касперского» защищает от троянца Duqu

«Лаборатория Касперского» защищает от троянца Duqu

«Лаборатория Касперского» объявляет о том, что ее защитные решения детектируют эксплуатацию уязвимости, которая использовалась для распространения всех известных вариантов троянской программы Duqu. Эксперты компании разработали и внедрили защиту от Trojan.Win32.Duqu.a, а также от других вредоносных программ, использующих уязвимость CVE-2011-3402.



Данная уязвимость нулевого дня была обнаружена в модуле обработки шрифтов TrueType в Win32k и затрагивает различные офисные программы. С ее помощью особым образом сформированный документ Microsoft Word, открытый на компьютере жертвы, может быть использован для повышения привилегий и последующего выполнения произвольного кода, сообщает информационная служба «Лаборатории Касперского».

«Лаборатория Касперского» выражает благодарность компании Microsoft за предоставление технической информации, которая помогла ускорить реализацию защиты. Начиная с 6 ноября 2011 года все защитные продукты «Лаборатории Касперского» детектируют использующие уязвимость файлы как Exploit.Win32.CVE-2011-3402.a.

Тем временем «Лаборатория Касперского» продолжает расследование инцидентов, связанных с распространением троянца Duqu, имеющего ряд сходных черт с «промышленной» вредоносной программой Stuxnet. 

По мнению экспертов, некоторые из целей Duqu были поражены еще в апреле 2011 года; при этом использовалась упомянутая выше уязвимость CVE-2011-3402. Примерно в тот же период иранские власти сообщили о выявлении кибератаки с использованием вредоносного ПО Stars. Некоторые эксперты полагают, что программа Stars представляла собой раннюю версию Duqu. Если эти предположения верны, то не исключено, что основная задача Duqu – промышленный шпионаж с целью получения информации об иранской ядерной программе.

Компания Microsoft выпустила временный патч для обнаруженной уязвимости; обновление, обеспечивающее полное решение данной проблемы, будет доступно позднее. В настоящее время продукты «Лаборатории Касперского» блокируют все вредоносные программы, использующие CVE-2011-3402, предотвращая эксплуатацию киберпреступниками этой уязвимости.



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