Каждый пятый спящий домен потенциально опасен либо откровенно вредоносен

Каждый пятый спящий домен потенциально опасен либо откровенно вредоносен

Каждый пятый спящий домен потенциально опасен либо откровенно вредоносен

Эксперты подразделения Unit42 компании Palo Alto Networks представили результаты мониторинга трафика в доменах, которые долго не подавали признаки жизни и вдруг проснулись. Как оказалось, 22,27% давно созданных сайтов являются вредоносными, подозрительными или небезопасными для работы.

Исследование было запущено после того, как выяснилось, что в ходе атаки на SolarWinds троян использовал DGA для вывода данных целевых систем в поддомены. Специалистов заинтересовала проблема своевременного выявления доменов, которые злоумышленники регистрируют и оставляют в бездействии — зарабатывать чистую репутацию к моменту атаки, чтобы обмануть защитные фильтры.

Весь сентябрь эксперты мониторили дремлющие хосты, фиксируя динамику DNS-трафика. Оказалось, что заготовленные впрок домены легитимных компаний оживают постепенно, а в тех, что принадлежат киберкриминалу, трафик может за сутки возрасти в 10 раз.

Именно характер таких изменений и позволил исследователям в среднем идентифицировать по 26 тыс. потенциально опасных хостов в сутки. К концу наблюдений выяснилось, что 3,8% таких находок откровенно вредоносные, 19% подозрительны, а 2% ненадежны в качестве рабочей среды.

 

Кроме внезапного и резкого взлета трафика, верными признаками злого умысла в создании стратегического запаса, по словам экспертов, являются скудный / скопированный / невразумительный контент, отсутствие данных заявителя в базе WHOIS и наличие множества сгенерированных по DGA поддоменов.

Злоумышленники обычно используют DGA, чтобы уберечь свои C2-серверы от обнаружения. Мониторинг на основе только этого признака ежедневно приносил по два положительных результата; при их пробуждении сразу объявлялись сотни тысяч поддоменов. Яркий пример тому — летняя кампания Pegasus; два его C2-домена были зарегистрированы в 2019 году, а проснулись в минувшем июле, с высоким процентом DGA-трафика (23,22% на старте, 42,04% спустя пару дней, по данным Palo Alto).    

Созданные по DGA домены используют также фишеры — тоже для маскировки, как прокси-слой для разделения трафика поисковых ботов и аналитиков (направляются на легитимные сайты) и потенциальных жертв (направляются на страницы-ловушки).

Наконец, DGA используется в целях так называемой черной оптимизации. Мошенники связывают между собой множество веб-страниц на одном и том же IP-адресе с тем, чтобы повысить рейтинг хоста в поисковой системе.

Репутационные фильтры обычно уделяют почтенным доменам меньше внимания, чем новичкам, которых они априори считают подозрительными. Исследование Palo Alto показало, что домены, спящие много месяцев, а то и пару лет, могут преподнести неприятный сюрприз с большей вероятностью — по оценке экспертов, раза в три.

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