Kaspersky опубликовала руководство по TTPs операторов шифровальщиков

Kaspersky опубликовала руководство по TTPs операторов шифровальщиков

Kaspersky опубликовала руководство по TTPs операторов шифровальщиков

«Лаборатория Касперского» провела анализ самых популярных тактик, техник и процедур (TTPs) восьми самых активных групп, распространяющих программы-вымогатели. Исследование показало, что различные семейства таких вредоносов совпадают более чем на половину в своих TTPs на протяжении всех этапов цепочки атак.

В отчёте представлены данные об активности Conti/Ryuk, Pysa, Clop (TA505), Hive, Lockbit2.0, RagnarLocker, BlackByte и BlackCat. Эти группы ведут свою деятельность по всему миру, втом числе в США, Великобритании, Германии. Смарта 2021-го по март 2022 года операторы этих групп пытались атаковать более 500 организаций вразных отраслях, среди которых промышленность, разработка софта, строительство.

Исследование рассказывает обо всех этапах атаки, излюбленных TTPs злоумышленников и преследуемых ими целях, а также о методах защиты от целевых атак операторов шифровальщиков. Также он включает правила обнаружения SIGMA, которые могут использовать специалисты SOC.

Проанализировав, какие техники и тактики, собранные в MITRE ATT&CK, применяют известные группы, эксперты нашли много сходства среди TTPs на протяжении всех этапов цепочки Cyber Kill Chain. Сходство между атаками прослеживается в следующем:

  • активно используется партнёрская модель Ransomware-as-a-Service (RaaS), когда создатели шифровальщика несами доставляют вредоносное ПО на устройство, а только предоставляют сервисы шифрования данных. Многие атакующие используют готовые шаблоны или инструменты автоматизации;
  • повторно используются старые и похожие инструменты. Это сокращает время подготовки к атаке;
  • повторно используются распространённые тактики, техники и процедуры, что облегчает процесс взлома. Детектировать эти техники возможно, но сделать это превентивно по всем возможным векторам угроз гораздо сложнее;
  • компании недостаточно оперативно устанавливают обновления и патчи, что облегчает атакующим доступ к их инфраструктуре.

«В последние годы программы-вымогатели — главный кошмар всей отрасли кибербезопасности. Операторы вредоносного ПО постоянно совершенствуют свои инструменты, и изучать все группы шифровальщиков, эволюцию их деятельности — трудоёмкий и сложный процесс даже для опытных аналитиков. Мы с гордостью представляем результаты большой аналитической работы, основанной на тщательном наблюдении за наиболее активными группами. Наш отчёт даёт подробную картину этого вида угроз и, надеемся, сможет облегчить работу всех специалистов по кибербезопасности», — комментирует Никита Назаров, руководитель группы сервисов Threat Intelligence.

В первую очередь отчёт будет интересен аналитикам SOC, командам по активному поиску угроз (Threat Hunting), аналитикам киберугроз (Сyber Threat Intelligence), специалистам по цифровой криминалистике и реагированию на инциденты (Digital Forensics and Incident Response).

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