Бесфайловый зловред PRIVATELOG прячет полезную нагрузку в CLFS-файлах

Бесфайловый зловред PRIVATELOG прячет полезную нагрузку в CLFS-файлах

Бесфайловый зловред PRIVATELOG прячет полезную нагрузку в CLFS-файлах

Эксперты Mandiant (дочка FireEye) проанализировали вредоносную программу, использующую необычный способ сохранения своего кода в памяти системных процессов. С этой целью зловред, получивший имя PRIVATELOG, и его инсталлятор STASHLOG используют контейнеры CLFS (Common Log File System, подсистемы журналирования общего назначения), содержимое которых недоступно для разбора средствами Windows и редко просматривается антивирусами.

Обычно бесфайловые Windows-зловреды используют для сокрытия от обнаружения возможности системного реестра, WMI или репозиторий CIM, доступные через различные API. С вредоносной полезной нагрузкой в файлах журнала CLFS эксперты, по их словам, столкнулись впервые.

Эта система Windows доступна как в режиме ядра, так и в пользовательском режиме приложений. Ее можно использовать для регистрации данных либо событий с целью хранения изменений состояния транзакции перед ее фиксацией. Соответствующие файлы программы создают, сохраняют и считывают с помощью отдельного API-интерфейса.

«Поскольку формат лог-файлов CLFS нечасто используют или указывают в техдокументации, современные парсеры не умеют их обрабатывать, — пишут аналитики в блоге Mandiant. —  Вредоносные данные, спрятанные в виде записей журнала, к тому же удобно использовать: они доступны через API».

Для защиты от статического анализа кода создатели PRIVATELOG и STASHLOG использовали также обфускацию, в том числе побайтовое шифрование.

 

При запуске и STASHLOG, и PRIVATELOG вначале отмечают все BLF-файлы в папке профиля пользователя и выбирают для использования объект с самой ранней датой создания. Инсталлятор получает целевую полезную нагрузку как аргумент и сохраняет содержимое в конкретный лог-файл CLFS. Код PRIVATELOG (64-битный prntvpt.dll) внедряется в память текущего процесса путем подмены порядка поиска DLL.

Конечная цель авторов нового зловреда пока неясна: в реальных атаках он пока не замечен и, по всей видимости, находится в стадии разработки. Не исключено, что его создал ради пробы какой-то ИБ-исследователь.

Способы защиты от новоявленной угрозы те же, что и от других зловредов: своевременный патчинг установленного ПО, мониторинг систем на наличие признаков вредоносной активности, использование почтовых антивирусов и тренинги для персонала. Аналитики также рекомендуют воспользоваться созданными в Mandiant правилами YARA для поиска признаков заражения STASHLOG и PRIVATELOG, а также регулярно просматривать логи EDR-систем на наличие IoC в записях о событиях process, imageload и filewrite.

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