Вредонос Smoke Loader может внедрять свой процесс в TeamViewer

Вредонос Smoke Loader может внедрять свой процесс в TeamViewer

Вредонос Smoke Loader может внедрять свой процесс в TeamViewer

Опасная форма вредоносной программы, которая используется для распространения других зловредов: троянов, вымогателей и вредоносных майнеров, обзавелась новыми возможностями, которые редко встречаются в реальных кибератаках.

Речь идет о Smoke Loader, который распространяется с помощью спам-кампаний, этот вредонос действует с 2011 года, более того — он постоянно совершенствуется.

В этом году зловред также был крайне активен, он распространялся через фейковые патчи для уязвимостей Meltdown и Spectre.

Smoke Loader любит распространяться также и другим популярным способом — через вредоносные документы Microsoft Word, прикрепленные к электронным письмам. Принцип такой же, как и в других подобных атаках — пользователя хотят заставить активировать вредоносные макросы, после чего Smoke Loader установится в систему.

Как сообщали эксперты Cisco Talos, Smoke Loader устанавливает в систему банковский троян TrickBot. TrickBot ворует учетные данные и другую конфиденциальную информацию.

Теперь о новых возможностях: исследователи отметили интересные нововведения в новой версии Smoke Loader — вредонос начал использовать технику инъекций. Этот вредоносный метод получил название PROPagate, он впервые был описан в конце прошлого года.

PROPagate использует функцию SetWindowsSubclass, которая применяется для изменения свойств окон, запущенных в одном сеансе. SetWindowsSubclass также может быть использована для инъекции кода и удаления файлов.

Авторы Smoke Loader также добавили возможности антианализа, чтобы защитить свою программу от любых попыток исследователей проанализировать ее код.

Более того, Smoke Loader оснащен собственными плагинами, которые также предназначены для кражи конфиденциальной информации, которая хранится или передается через браузеры. Вредонос может извлекать данные из Firefox, Internet Explorer, Chrome, Opera, QQ Browser, Outlook и Thunderbird.

Но и это еще не все — Smoke Loader может осуществлять инъекцию своего процесса в программы вроде TeamViewer.

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