Microsoft: Windows Defender ATP может детектировать FinFisher

Microsoft: Windows Defender ATP может детектировать FinFisher

Microsoft: Windows Defender ATP может детектировать FinFisher

Агент Advanced Threat Protection (ATP) в Защитнике Windows способен обнаруживать поведение, связанное со сложной шпионской программой FinFisher. Об этом сообщила корпорация Microsoft после углубленного изучения процесса заражения этой вредоносной программой.

FinFisher (FinSpy) – шпионская программа, разработанная компанией Gamma Group International, которая ранее продавалась правоохранительным органам и правительственным структурам по всему миру. В программе предусмотрен широкий спектр возможностей для слежки через веб-камеру и микрофон, а также функции кейлоггинга (перехват нажатия клавиш), кражи файлов, прослушивания через Skype и др.

Для распространения FinFisher используются различные механизмы заражения, включая целевой фишинг, установку вручную (если у атакующих есть физический доступ к устройству), уязвимости нулевого дня и watering hole атаки (заражение сайтов, которые предположительно посещают потенциальные жертвы).

По словам специалистов компании Microsoft, FinFisher представляет собой достаточно сложную вредоносную программу, требующую специальных методов обнаружения. Однако, несмотря на сложность FinFisher, она все-таки может быть обнаружена.

Утверждается, что Office 365 ATP (Office 365 Advanced Threat Protection) и Windows Defender ATP способны детектировать FinFisher. Напомним, что на системы Windows 7 и Windows 8.1 эти средства защиты планируется установить этим летом.

Эксперты Microsoft утверждают, что FinFisher было не так легко проанализировать из-за специально реализованных функций антианализа, например, так называемого «спагети-кода» (spaghetti code) и многоуровневого детектирования виртуальной машины.

Авторы FinFisher добились того, что код программы крайне трудно читать, что создает проблемы для обратного инжиниринга.

Как обнаружила компания, первой ступенью FinFisher является загрузчик, предназначенный для обнаружения песочницы. Если начальный набор проверок успешно выполнен, загрузчик считывает четыре импортированные библиотеки с диска (ntdll.dll, kernel32.dll, advapi32.dll и version.dll) и переназначает их в памяти.

Затем вредонос выполняет дополнительную проверку наличия песочницы, пытаясь избежать конкретной изолированной программной среды или продуктов безопасности, а также проверяет наличие виртуализированных сред (VMWare или Hyper-V) и работает ли он под отладчиком. Только если все эти проверки пройдены, загрузчик переходит к следующему шагу.

«Следующим шагом 32-разрядная версия вредоноса использует индивидуальный механизм загрузки и экспортирует только одну функцию. 64-разрядная версия извлекает пейлоад из загрузчика, используя хорошо всем известную технику Heaven’s Gate», — объясняет Microsoft.

Напомним, что в прошлом году лаборатория ESET обнаружила новые операции кибершпионажа с использованием вредоносной программы FinFisher в семи странах мира.

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