Операторы Qbot и Lokibot опять используют Regsvr32 для заражения Windows

Операторы Qbot и Lokibot опять используют Regsvr32 для заражения Windows

Операторы Qbot и Lokibot опять используют Regsvr32 для заражения Windows

Операторы Qbot и Lokibot вспомнили старый метод распространения вредоносных программ, известный как Squiblydoo. Его суть заключается в использовании документов Microsoft Office и процесса regsvr32.exe.

О новой активности киберпреступников рассказала команда исследователей из Uptycs. По словам специалистов, использование regsvr32.exe в атаках демонстрирует скачок за последние 2-3 месяца. Чаще всего атакующие задействуют файлы Excel, но встречаются и другие форматы документов.

Зачем злоумышленникам понадобилась утилита regsvr32.exe? Цепочка заражения, используемая в последних кампаниях Qbot и Lokibot, задействует regsvr32.exe для обхода списков блокировки, которые могут сорвать атаку. Отметим, что regsvr32 отвечает в системе Windows за регистрацию OLE, DLL и элементов управления ActiveX.

Киберпреступники используют утилиту для загрузки COM-скриптлетов из удалённого источника с помощью библиотеки scrobj.dll. В этой схеме regsvr32 помогает им зарегистрировать OCX-файлы. Такая техника получила имя «Squiblydoo», злоумышленники используют её с 2017 года.

В кампаниях Qbot и Lokibot атакующие прибегают к документам форматов Excel, Word, RTF и т. п. Они отличаются наличием вредоносных макросов, которые запускают regsvr32 в качестве дочернего процесса.

Поскольку regsvr32 представляют собой «родной» инструмент Windows, у преступников появляется отличная возможность избежать детектирования защитными решениями. Эксперты опубликовали индикаторы компрометации, которые помогут организациям расследовать кибератаки.

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