На Украине задержан предполагаемый автор фишинг-пака U-Admin

На Украине задержан предполагаемый автор фишинг-пака U-Admin

На Украине задержан предполагаемый автор фишинг-пака U-Admin

Киберкопы Украины произвели арест и серию обысков с целью пресечь дальнейшее распространение и использование набора инструментов для фишинга U-Admin. Полицейские рейды были проведены по результатам расследования, инициированного ФБР и властями Австралии.

По данным генпрокуратуры Украины, от фишинговых атак, проводимых с использованием U-Admin, пострадали клиенты банков в 11 странах. Совокупный ущерб, связанный с использованием этого фиш-пака, оценивается в десятки млн долларов.

Больше прочих от атак на основе U-Admin страдали австралийские банки. Так, в 2019 году больше половины нападений фишеров пришлось на долю U-Admin.

Украинская полиция полагает, что задержанный является автором вредоносного пакета и соответствующей админ-панели. На территории Тернопольской области также были проведены обыски с изъятием компьютерной техники. Обнаруженные свидетельства позволили выявить более 200 пользователей U-Admin и услуг техподдержки, предоставляемых создателем фиш-пака.

По результатам проведенной операции на Украине возбуждено уголовное дело в соответствии со статьями 361 и 361-1 Уголовного кодекса (несанкционированное вмешательство в работу компьютерных систем и создание / распространение вредоносных программ). Правонарушителю в этом случае грозит лишение свободы на срок до шести лет.

В Австралии расследование противозаконной деятельности, связанной с использованием U-Admin, было запущено два года назад. Ссылки на сайты, созданные с помощью этого фиш-пака, там распространялись преимущественно по SMS-каналам, притом большим тиражом. В итоге местным полицейским удалось идентифицировать продавца продуктивного тулкита; все наработки были переданы украинским киберкопам.

По данным известного исследователя и блогера Брайана Кребса, инструментарий U-Admin впервые появился в поле зрения ИБ-экспертов в 2016 году. Этот фреймворк для кражи информации имеет ряд плагинов, позволяющих в числе прочего генерировать поддельные страницы банков и почтовых служб, вести статистику жертв и даже управлять дропами, помогающими отмывать деньги, добытые через фишинг.

Отдельный модуль U-Admin обеспечивает перехват дополнительных кодов аутентификации, выводимых на страницы банков для подтверждения транзакции. Эту особенность неоднократно использовали операторы банковских зловредов — в частности, Qbot/Qakbot.

Однако любое, даже самое успешное творение рук человеческих небезгрешно. Как оказалось, U-Admin содержит уязвимость, позволяющую посредством внедрения SQL-кода просматривать и изменять данные, украденные с его помощью.

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