Обзор вирусной обстановки за апрель 2008 года от компании «Доктор Веб»

Обзор вирусной обстановки за апрель 2008 года от компании «Доктор Веб»

Главным событием конца марта – начала апреля стало обнаружение новой модификации вредоносной программы, получившей наименование по классификации Dr.Web BackDoor.MaosBoot.

Данная вредоносная программы относится к новому классу вирусов, представляя собой комбинацию из загрузочного вируса и руткита. BackDoor.MaosBoot нацелен в основном на проникновение в компьютеры пользователей с целью извлечения конфиденциальной финансовой информации. Вирус обладает обширным списком программ класса "банк-клиент". Усовершенствованная версия вируса с легкостью похищает с зараженных компьютеров по данному списку конфиденциальную финансовую информацию.

В середине апреля службой вирусного мониторинга «Доктор Веб» был зафиксирован всплеск спам-рассылки загрузчика уже подзабытой вредоносной программы Win32.HLLM.Limar. И, хотя данный всплеск не носил эпидемический характер, однако дал понять, что, в будущем, возможно, будет более масштабное распространение этой вредоносной программы.

Однако, по-настоящему знаковым событием стало развенчание службой вирусного мониторинга мифа не существовании варианта вредоносной программы, известной как Rustock.C. Данная вредоносная программа получила наименование Win32.Ntldrbot по классификации Dr.Web. Главное предназначение Win32.Ntldrbot – заражать ПК, превращая их в боты, с которых впоследствии можно рассылать спам, и создавать из таких зараженных компьютеров ботнеты – гигантские сети по рассылке спама. Но не только заражать, а еще и оставаться абсолютно невидимым. Что с успехом и делал этот руткит предположительно с октября 2007 года! По оценке компании Secure Works бот-сеть, созданная Rustock, стоит на третьем месте среди крупнейших бот-сетей и способна рассылать ежедневно до 30 миллиардов спам-сообщений. Основная область «специализации» этой сети - ценные бумаги и фармацевтика.

Некоторые технические характеристики Win32.Ntldrbot
Имеет мощный полиморфный протектор, затрудняющий анализ и распаковку руткита.
Реализован в виде драйвера уровня ядра, работает на самом низком уровне.
Имеет функцию самозащиты, противодействует модификации времени исполнения.
Активно противодействует отладке - контролирует установку аппаратных точек останова (DR-регистры), нарушает работу отладчиков уровня ядра: Syser, SoftIce. Отладчик WinDbg при активном рутките не работает вообще.
Перехватывает системные функции неклассическим методом.
Работает как файловый вирус, заражая системные драйверы.
Конкретный экземпляр руткита привязывается к оборудованию зараженного компьютера. Таким образом, на другом компьютере руткит с большой вероятностью работать не будет.
Имеет функцию перезаражения, срабатывающую по времени. Старый зараженный файл лечит. Таким образом, руткит «путешествует» по системным драйверам, оставляя зараженным какой-нибудь один.
Фильтрует обращения к зараженному файлу, перехватывая FSD-процедуры драйвера файловой системы и подставляет оригинальный файл вместо зараженного.
Имеет защиту от антируткитов.
Имеет в составе библиотеку, внедряемую в один из системных процессов. Данная библиотека занимается рассылкой спама.
Для связи драйвера с DLL используется специальный механизм передачи команд.

Важным обстоятельством является тот факт, что Dr.Web – единственный на сегодняшний день антивирус, способный не только обнаружить Win32.Ntldrbot в активном состоянии, но и вылечить инфицированную им систему.

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