Новая вредоносная кампания заразила тысячи компьютеров зловредом Qbot

Новая вредоносная кампания заразила тысячи компьютеров зловредом Qbot

Новая вредоносная кампания заразила тысячи компьютеров зловредом Qbot

Исследователи Cylance предупреждают о массовом заражении компьютеров вредоносной программой Qbot. К этому привела недавно обнаруженная вредоносная кампания по распространению этого зловреда.

Qbot, также известен как Qakbot или Quakbot, существует с 2009 года. Благодаря нескольким уровням обфускации, полиморфизму и периодически вносимым улучшениям, этой вредоносной программе на протяжении последних лет удалось остаться актуальной угрозой.

Qbot известен своими функциями кражи учетных данных и возможностью распространения через сетевые ресурсы, также он включает функции бэкдора. В феврале прошлого года этот вредонос смог захватить более 50 000 компьютеров по всему миру и сделать из них бот-сеть, на это ему потребовалось две недели.

На данный момент остается неясным, как Qbot удалось недавно заразить такое большое количество компьютеров за такое короткое время. По словам Cylance, скорее всего, этому способствовали обновленные наборы эксплоитов.

На протяжении многих лет основной функционал Qbot оставался довольно последовательным, а полиморфный характер этой угрозы помог ей избежать обнаружения. Учитывая этот момент, исследователи смогли узнать, как часто изменяется исполняемый код зловреда.

Как и предыдущие образцы этого вредоноса, Qbot создает запланированную задачу для поиска обновлений, запускаемую еженедельно. Обновления, полученные от сервера, шифруются, и первые 20 байтов служат ключом RC4 для дешифрования данных, утверждают эксперты.

Вредонос может получат обновления благодаря скрипту для отправки HTTP-запросов на каждый из трех URL-адресов. Исследователи безопасности обнаружили, что файлы с уникальным хэшем будут поставляться сервером каждые 10 минут. Им также удалось собрать в общей сложности 140 уникальных файлов, предоставляемых сервером в течение 24 часов.

«Все полученные файлы являются 32-разрядными исполняемыми файлами Windows. Самый ранний датирован 15 мая 2017 года» - говорят исследователи.

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