В атаках на украинских военных использовался бэкдор RATVERMIN

В атаках на украинских военных использовался бэкдор RATVERMIN

В атаках на украинских военных использовался бэкдор RATVERMIN

Стало известно имя вредоносной программы, которая фигурировала в атаках на военные ведомства Украины. Оказалось, что киберпреступники использовали бэкдор RATVERMIN в качестве второй стадии заражения. Вредонос устанавливался с помощью Powershell-скрипта.

Напомним, что кибератаки на Украину зафиксировали исследователи компании FireEye. Принято считать, что за этой кибероперацией стоит хакерская группа, связанная с Луганской Народной Республикой.

В FireEye считают, что данная киберпреступная группа была активна с 2014 года, а ее цели в основном расположены на территории Украины.

«Киберпреступники использовали EXE-файл — в других случаях был замечен самораспаковывающийся архив RAR (SFX) — для заражения своих жертв. Далее группа задействовала вредоносные программы с открытым исходным кодом — QUASARRAT и RATVERMIN. Это отличительная черта данных злоумышленников», — описывают исследователи недавние атаки.

Все начиналось с фишинговых писем, замаскированных под отправленные британской компанией Armtrac уведомления. К этим письмам прилагались множественные вложения, цель которых заключалась в том, чтобы ввести пользователя в заблуждение.

В конечном счете жертва запускала скрипт Powershell, который выступал в качестве дроппера (был замаскирован под фай LNK). При этом у вредоносного файла было расширение PDF, а иконка от документа Microsoft Word.

Сам же бэкдор RATVERMIN, представляющий собой инструмент для удаленного доступа к компьютеру, использовался по меньшей мере с января 2018 года. RATVERMIN позволяет злоумышленнику запускать в системе команды любого вида.

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