Фейковый PoC устанавливает на машину ИБ-экспертов Cobalt Strike Beacon

Фейковый PoC устанавливает на машину ИБ-экспертов Cobalt Strike Beacon

Фейковый PoC устанавливает на машину ИБ-экспертов Cobalt Strike Beacon

На GitHub обнаружены два вредоносных файла, выдаваемых за PoC-эксплойты. Авторы находки из Cyble полагают, что это задел под очередную киберкампанию, мишенью которой являются участники ИБ-сообщества.

На хакерских форумах тоже обсуждают эти PoC к уязвимостям CVE-2022-26809 и CVE-2022-24500, которые Microsoft пропатчила в прошлом месяце. Как оказалось, оба репозитория GitHub принадлежат одному и тому же разработчику.

Проведенный в Cyble анализ показал, что расшаренные PoC на самом деле представляют собой вредоносный Net-банарник, упакованный с помощью ConfuserEX — обфускатора с открытым исходным кодом для приложений .Net. Зловред не содержит заявленного кода, но поддерживает эту легенду, выводя с помощью функции Sleep() поддельные сообщения, говорящие о попытке выполнения эксплойта.

Усыпив бдительность жертвы, вредонос запускает скрытую PowerShell-команду для доставки с удаленного сервера основной полезной нагрузки — маячка Cobalt Strike.

 

Этот бэкдор можно впоследствии использовать для загрузки дополнительных файлов в рамках атаки и для ее развития путем горизонтального перемещения по сети.

Похожая вредоносная кампания была зафиксирована полтора года назад. Злоумышленники вступали в контакт с баг-хантерами, пытаясь с помощью замаскированного IE-эксплойта 0-day и бэкдора добраться до информации об актуальных уязвимостях.

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