Похищающий информацию вредонос FormBook атакует США и Южную Корею

Похищающий информацию вредонос FormBook атакует США и Южную Корею

Похищающий информацию вредонос FormBook атакует США и Южную Корею

В течение последних нескольких месяцев специалисты компании FireEye наблюдали несколько крупномасштабных рекламных кампаний, распространяющих вредоноса FormBook. FormBook славится тем, что похищает важную информацию, в данном случае он был нацелен на авиационно-космическую и производственную сферы США и Южной Кореи.

Зловред FormBook доставляется пользователям через электронную почту в нескольких видах:

  • PDF-файлы с ссылками на скачивание
  • Файлы DOC и XLS, содержащие вредоносные макросы
  • Архивы ZIP, RAR, ACE и ISO, внутри которых располагается exe-файл

PDF и DOC/XLS были замечена в атаках на США, когда архивы рассылались как в США, так и в Южную Корею. К слову, FormBook рекламировался на различных хакерских форумах с начала 2016 года.

Вредоносная программа внедряется в различные процессы, записывает нажатие клавиш и извлекает информацию из HTTP-сессий жертвы. Также предусмотрено выполнение команд, поступающих от сервера злоумышленников, в их перечень входит загрузка и запуск файлов, запуск процессов, завершение работы или перезагрузка системы, а также кража файлов cookie и локальных паролей.

Одной из наиболее интересных функций FormBook является считывание модуля Windows ntdll.dll и прямой вызов его функций, что делает перехват уровня пользователями неэффективным. Также зловред отличается тем, что случайным образом изменяет путь, имя файла, расширение файла и раздел реестра, используемый для сохранения, чтобы обеспечить себе долгое присутствие в системе.

Возможности FormBook включают:

  • Логирование нажатий клавиш
  • Мониторинг буфера обмена
  • Получение информации из HTTP/HTTPS/SPDY/HTTP2-форм
  • Кража паролей из браузеров и почтовых клиентов
  • Снятие скриншотов

FormBook может получать следующие удаленные команды с сервера злоумышленников:

  • Обновить бота в системе
  • Загрузить и выполнить файл
  • Удалить бот из хост-системы
  • Запустить команду через ShellExecute
  • Очистить файлы cookies браузера
  • Перезагрузить систему
  • Выключить систему
  • Собрать пароли и сделать скриншот
  • Загрузить и распаковать ZIP-архив

Сервер киберпреступников находится, как правило, в следующих доменах верхнего уровня: .site, .website, .tech, .online и .info. Инфраструктура сервера размещена на украинском хостинге BlazingFast.io.

Конфиденциальные данные, собранные с помощью FormBook, могут использоваться для дополнительных действий киберпреступников, например, для вымогательства или мошенничества с банками.

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