Бэкдор jRAT использует сервис шифровки файлов, размещенный в дарквебе

Бэкдор jRAT использует сервис шифровки файлов, размещенный в дарквебе

Бэкдор jRAT использует сервис шифровки файлов, размещенный в дарквебе

Эксперты Trustwave сообщают о том, что в недавних атаках бэкдора jRAT использовались сервисы шифровки, размещенные в дарквебе, что дает злоумышленникам возможность избежать обнаружения.

Вредонос jRAT (также известен как Adwind, AlienSpy, Frutas, Unrecom и Sockrat) представляет собой бэкдор с функцией удаленного доступа (RAT), он атакует операционные системы Windows. В период с 2013 по 2016 год зловред заразил около полумиллиона пользователей.

jRAT позволяет своим операторам дистанционно управлять им, благодаря чему можно добиться полного контроля над зараженной системой. С помощью этого бэкдора злоумышленники могут фиксировать нажатия клавиш, извлекать учетные данные, делать скриншоты, получать доступ к веб-камере, а также запускать файлы на компьютере жертвы.

«Бэкдор может гибко настраиваться, он распространяется по схеме RAT-as-a-service, всего 20 долларов США за месяц использования», — отмечают в Trustwave.

С начала этого года исследователи наблюдали всплеск спам-писем, в которых содержался jRAT. Эксперты также отметили, что многие отчеты неправильно классифицировали этот вредонос из-за использования сервисов дарквеба.

Во вредоносных письмах содержалась либо ссылка, либо вложение, по традиции они маскируются под счета-фактуры, уведомления о переводе денежных средств и тому подобное.

Недавно проанализированные образцы показали, что для их обфускации использовался один инструмент. Все сэмплы пытались загрузить JAR-файл из домена Tor, который оказался сервисом QUAverse.

QUAverse (QUA) связан с QRAT, трояном, разработанным в 2015 году, который рассматривается как один из конкурентов jRAT. Специалисты Trustwave обнаружили, что jRAT использует сервис QUAverse под названием Qrypter.

Qrypter позволяет изменять JAR-файл и таким образом избежать обнаружения антивирусными продуктами.

«Мы полагаем, что этот сервис мониторит несколько антивирусных продуктов, а когда он замечает, что вариант вредоноса детектируется, он повторно шифрует файл, создавая новый вариант зловреда, который уже избежит детектирования», — говорят эксперты Trustwave.

jRAT загружают свою повторно зашифрованную версию из этого сервиса, затем помещая ее в папку %temp% на зараженном компьютере. Затем вредоносная программа запускает и устанавливает новый зашифрованный файл jar.

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