ZuoRAT угоняет SOHO-роутеры в рамках шпионской кампании

ZuoRAT угоняет SOHO-роутеры в рамках шпионской кампании

ZuoRAT угоняет SOHO-роутеры в рамках шпионской кампании

Неизвестные злоумышленники внедряют троян ZuoRAT в офисные и домашние роутеры, чтобы проникнуть во внутренние сети организаций и скрытно шпионить, ведя перехват трафика и развернув бэкдоры. По данным Black Lotus Labs (исследовательское подразделение Lumen Technologies), киберкампания была запущена больше двух лет назад — когда из-за COVID-19 все перешли на удаленку.

Целевые атаки, по словам Black Lotus, проводятся в основном в Северной Америке и Западной Европе, на мушку взяты как минимум 80 компаний, а может, и гораздо больше. Вредонос обнаружен на роутерах SOHO-класса разного производства, в том числе ASUS, Cisco, DrayTek и NETGEAR; такие сетевые устройства обычно обходят вниманием и редко латают.

Доставка ZuoRAT (в виде MIPS-файла) осуществляется через эксплойт. Наличие подобного лазутчика позволяет провести разведку в локальной сети и пустить в ход простейший загрузчик, скомпилированный в C++. В результате на Windows-машинах жертвы может появиться бэкдор, способный выполнять произвольные команды, — Cobalt Strike, CBeacon или GoBeacon (два последних, со слов экспертов, — кастомные инструменты удаленного доступа).

 

Резидентный ZuoRAT собирает информацию о зараженном хосте и составе смежной LAN, о трафике, проходящем через роутер, а также может перехватывать DNS- и HTTP-запросы и выполнять перенаправление в сторонний домен на основе заданных правил. Анализ показал, что вредонос создан на основе кода Mirai, слитого в Сеть в 2016 году.

Кроме основных встроенных функций, исследователи насчитали около 2500 опциональных (подбор паролей, распознавание USB-устройств, инъекция кода, отслеживание TCP-соединений на портах 21 и 8443 и т. п.). За их выполнение отвечают дополнительные модули, загружаемые с C2.

Командная инфраструктура ZuoRAT разделена на уровни и тщательно скрывается. Эксплойт загружается с отдельного VPS-сервера, некоторые зараженные роутеры работают как прокси-серверы C2 и часто меняются.

 

Для маскировки злоумышленники также используют промежуточные серверы с безобидным контентом, и зараженные устройства к ним изредка подключаются без всякой видимой цели. Головные серверы, к которым обращаются резидентные ZuoRAT и бэкдоры, разделены; в последнем случае для нужд C2 используются платформы Tencent и Yuque (принадлежит Alibaba).

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