Разработан вирус конструирующийся из установленных на компьютере программ

Разработан вирус конструирующийся из установленных на компьютере программ

Учёные по заказу армии США разработали образец вируса, который самособирается из фрагментов ПО, установленного на компьютере жертвы. Концептуальной разработке дали название Frankenstein, пишет журнал New Scientist. Перед учёными поставили задание создать код, который будет трудно обнаружить с помощью неизвестного антивируса. Задачу решили за счёт модульной конструкции вируса.

После установки на машину жертвы, вирус конструирует рабочее тело из так называемых «гаджетов» — маленьких фрагментов исходного кода, каждый из которых выполняет определённую узкую задачу. Гаджеты заимствуются из программ, уже установленных на компьютере пользователя, таких как Internet Explorer или Notepad. Типичная Windows-программа содержит около 100 000 гаджетов, своеобразных кирпичиков для сборки. Например, explorer.exe — 127859 гаджетов, gcc.exe — 97163 гаджетов, calc.exe — 60390, cmd.exe — 25008, notepad.exe — 6974.

Предыдущие исследования в данной области показали теоретическую возможность конструирования ПО таким способом, если доступно достаточное количество гаджетов. Теперь эта теория доказана на практике. Вишват Мохэн (Vishwath Mohan) и Кевин Хэмлен (Kevin Hamlen) из Техасского университета в Далласе создали из гаджетов программу, реализовав два простых алгоритма, которые могут использоваться в настоящем зловреде, передает xakep.ru.

Ключевая особенность «Франкенштейна» в том, что сборка рабочего тела по заданным инструкциям повторяется на каждом заражённом компьютере, но каждый раз задействуются новые гаджеты, так что бинарник вируса в каждом случае получается уникальным. За счёт этой особенности вредоносную программу практически невозможно обнаружить по базе вирусных сигнатур.

Подобный подход генерации кода гораздо эффективнее, чем мутация по заданному алгоритму, потому что антивирусные программы довольно быстро вычисляют алгоритм и приспосабливаются к нему. Чтобы вычислять вирусы вроде «Франкенштейна», им придётся анализировать не программный код, а реальное поведение программы, возможно, запуская её в песочнице. С другой стороны, вредоносная программа может определять наличие песочницы и менять своё поведение, как это делают некоторые нынешние вирусы.

Презентация научной работы Вишвата Мохэн и Кевина Хэмлена Frankenstein: Stitching Malware from Benign Binaries(pdf) состоялась на конференции USENIX Workshop on Offensive Technologies, которая прошла 6-7 августа 2012 года в городе Белвью (штат Вашингтон).

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