Зловред BazarBackdoor переписан на Nim для обхода антивирусов

Зловред BazarBackdoor переписан на Nim для обхода антивирусов

Зловред BazarBackdoor переписан на Nim для обхода антивирусов

Обнаружен образец BazarBackdoor, написанный на Nim (ранее Nimrod). По всей видимости, создатели зловреда перешли на экзотический язык программирования, чтобы надежнее спрятать свое детище от антивирусных сканеров.

Вредоносная программа BazarBackdoor, она же BazarLoader, была создана авторами TrickBot, чтобы облегчить горизонтальное перемещение по сети после первоначального взлома. Этот выполняемый в памяти загрузчик с функциями бэкдора открывает удаленный доступ к зараженной системе и способен по команде выполнять в ней различные действия.

Распространяется BazarBackdoor, как и другие инструменты этой преступной группы, через email-рассылки. Вредоносные письма обычно имитируют ответ HR или юриста компании сотруднику, которого якобы собираются уволить. Чтобы ознакомиться с копией приказа, получателю предлагается пройти по указанной ссылке.

 

Nim-итерацию BazarBackdoor обнаружили в начале текущего месяца эксперты ИБ-компании Intezer. На тот момент вредоносный характер exe-файла распознали лишь четыре антивируса из коллекции Virus Total. В настоящее время его детектирует больше половины списка.

Судя по комментам на Virus Total, новый семпл BazarBackdoor подписан сертификатом, выданным на имя британской компании Network Design International Holdings Limited.

«Криминальная группа, вероятно, разработала облегченный вариант вредоноса на Nim, чтобы ввести в заблуждение антивирусы и другие средства детектирования, которые традиционно нацелены на бинарники, скомпилированные на C/C++», — пояснил гендиректор Advanced Intel Виталий Кремез (Vitali Kremez), комментируя находку для BleepingComputer.

Бинарные коды Nim могут с равным успехом выполняться на Windows, macOS и Linux. Вирусописатели редко используют такую экзотику в качестве средства обхода антивирусов. Новейшие результаты подобных экспериментов — вымогательские программы DeroHE и Vovalex; первая написана на Nim, вторая — на D.

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