Модифицированная цепочка эксплойтов для Word помогла обойти антивирусы

Модифицированная цепочка эксплойтов для Word помогла обойти антивирусы

Модифицированная цепочка эксплойтов для Word помогла обойти антивирусы

В ходе новой вредоносной кампании злоумышленники модифицировали известную цепочку эксплойтов для загрузки кейлоггера Agent Tesla, при этом цель киберпреступников заключалась в избежании обнаружения популярными антивирусными решениями. На данный момент известно, что атакующие использовали две уязвимости в Microsoft Word, известные под идентификаторами CVE-2017-0199 и CVE-2017-11882.

Эксплойты для этих брешей есть в открытом доступе, так что для злоумышленников не составило труда обзавестись необходимыми инструментами. По словам аналитиков Cisco Talos, преступники устанавливали по меньшей мере три вредоноса в ходе кампании: Agent Tesla, Loki и Gamarue.

Все эти три злонамеренные программы предназначены для кражи данных. Также Agent Tesla и Gamarue имеют функцию удаленного доступа.

Атаки начинались с электронных писем, содержащих документ Word (DOCX), который загружал файл RTF, завершающий доставку вредоносной программы. Атакующим было важно, чтобы RTF-файл остался незамеченным защитными решениями.

«Только два антивируса из 58 нашли что-то подозрительное, однако они сообщали лишь о некорректно созданном RTF. AhnLab-V3 детектировал файл как RTF/Malform-A.Gen, а Zoner — RTFBadVersion», — пишут специалисты в отчете.

Исследователи отмечают, что именно модификации в цепочке эксплойтов помогли избежать обнаружения вредоноса стандартными антивирусными решениями. Благодаря им злоумышленники смогли оснастить документы подпрограммами для загрузки вредоносной составляющей.

Загрузочный механизм полагался на поддержку встроенных объектов с помощью OLE. В ходе атаки совершенно необязательно было, чтобы пользователь менял настройки Microsoft Word или кликал на что-либо для запуска эксплойта.

Обойти обнаружение антивирусами помогла также обфускация внутри RTF-файла. Углубленный анализ показал, что киберпреступники также изменили значения заголовка OLE-объекта.

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