Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная кибергруппа управляла сотнями узлов в сети Tor с 2017 года

Таинственная киберпреступная группировка с 2017 года запустила тысячи серверов на входном, среднем и выходном уровнях «луковой» сети Tor. Исследователи в области кибербезопасности считают, что это была попытка деанонимизировать пользователей Tor. Группе присвоили имя KAX17.

По данным специалистов, на пике своей активности злоумышленники контролировали более 900 вредоносных серверов, часть которых служили входными точками, ещё часть — узлами среднего уровня и точками выхода.

Как правило, задача таких узлов заключается в шифровании и анонимизации трафика пользователей, когда он входит и покидает сеть Tor. Этого получается добиться за счёт создания гигантской сети прокси-серверов, перебрасывающих друг другу соединение.

Стоит отметить, что добавленные в Tor-сеть серверы должны включать контактную информацию (например, адрес электронной почты). Это условие необходимо для того, чтобы администраторы сети и правоохранительные органы смогли связаться с операторами сервера в случае некорректной конфигурации или жалобы.

Тем не менее этим правилом часто пренебрегают и добавляют в сеть Tor серверы без указанной контактной информации, поскольку для приемлемого уровня конфиденциальности необходимо большое количество узлов.

Специалист по защите информации, известный под онлайн-псевдонимом Nusenu, не так давно обратил внимание на интересный паттерн Tor-узлов без контактной информации. Впервые своими наблюдениями эксперт поделился в 2019 году.

Присвоив операторам этих серверов имя KAX17, Nusenu позже обнаружил, что активность этой группы уходит корнями в 2017 год. Злоумышленники регулярно добавляли в сеть серверы без данных для связи. Большая часть этих серверов выступала в качестве входных точек и узлов среднего уровня, но были также и точки выхода.

Как пояснил Nusenu, это странное поведение, поскольку обычно киберпреступники используют именно выходные узлы, чтобы иметь возможность модифицировать пользовательский трафик. Так делала, например, группировка BTCMITM20.

У KAX17, судя по всему, задача другая — собрать побольше информации о подключающихся к сети пользователях. Согласно результатам исследования, в какой-то момент была 16-процентная вероятность подключиться к Tor через один из серверов злоумышленников, 35% — наткнуться на один из узлов KAX17 среднего уровня и 5% — стать жертвой на выходе из сети.

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