POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

POS-вредонос PinkKite имеет маленький размер, но большие возможности

Новый вредонос, атакующий POS-терминалы, имеет очень маленький размер, при этом, как сообщают исследователи, зловред способен совершать целый спектр вредоносных действий на зараженных устройствах.

Получивший имя PinkKite POS-¬вредонос был обнаружен в прошлом году, он был частью масштабной вредоносной кампании, которая закончилась в декабре. Впервые PinkKite был подробно описан на прошлой неделе в рамках саммита «Лаборатории Касперского» Security Analyst Summit (SAS).

По образцу таких вредоносных программ, как TinyPOS и AbaddonPOS, PinkKite имеет очень маленький размер (меньше 6 килобайт), что использует для обхода различных антивирусных решений. Однако, несмотря на такие скромные размеры, PinkKite может собирать информацию из памяти (memory-scraping).

Согласно исследовавшим эту программу экспертам, вредонос использует захардкоденный двойной шифр XOR для шифрования номеров кредитных карт. Также в PinkKite присутствуют механизмы укоренения в системе, а командный сервер (C&C) используется для фильтрации данных.

Распространяется PinkKite по следующей схеме — злоумышленники заражают систему, а затем исследуют всю внутреннюю сеть атакуемой компании, используя PsExec. После этого киберпреступники с помощью Mimikatz извлекают учетные данные из службы LSASS, а потом пожключаются к взломанным системам для кражи данных кредитных карт через сеанс удаленного рабочего стола (RDP).

Специалисты обнаружили, что PinkKite пытается замаскироваться под легитимную программу системы Windows, для чего использует такие имена, как Svchost.exe, Ctfmon.exe и AG.exe. После изъятия данных кредитных карт из системной памяти PinkKite проверяет их карт, используя алгоритм Луна.

Киберпреступники действовали достаточно умело, их действия остались бы незамеченными, если бы атакуемую организацию не предупредили о том, что данные кредитных карт клиентов продаются на черном рынке.

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