Китайская кибергруппировка работает с 9 до 19, используя деление пейлоада

Китайская кибергруппировка работает с 9 до 19, используя деление пейлоада

Китайская кибергруппировка работает с 9 до 19, используя деление пейлоада

Китайская киберпреступная группировка APT41 (другое имя — Winnti) давно привлекает внимание специалистов своим профессиональным подходом к кибератакам. В этот раз активность группы проанализировала компания Group-IB.

Согласно данным экспертов из Group-IB Threat Intelligence, за 2021 год кибергруппировке удалось проникнуть в сети как минимум 13 организаций по всему миру. Исследователи отдельно выделяют анализ «рабочих дней» хакеров.

Активность APT41 уходит корнями аж в 2007 год, причём кибергруппа преследует не только цели кибершпионажа, но и пытается получить финансовую выгоду в ходе атак. В Group-IB выделяют четыре кампании, которые APT41 провела за прошлый год.

Киберпреступники атакуют преимущественно госсектор, сферу здравоохранения, логистики, а также образовательные организации и гостиницы. География операций группы достаточно обширна — среди атакуемых стран есть Китай, Вьетнам, Индия, Тайвань и США.

 

В ходе кампаний злоумышленники используют следующие инструменты для разведки: Acunetix, Nmap, SQLmap, OneForAll, subdomain3, subDomainsBrute, Sublist3r. Интересно, что в начале 2022 года стало известно о применении APT41 UEFI-вредоноса MoonBounce, который невозможно удалить даже заменой жёсткого диска.

Атаки Winnti начинаются «по классике»: жертва получает фишинговое письмо, после чего группировка пытается использовать одну из известных уязвимостей (фигурирует та же Proxylogon). Тем не менее Group-IB отметила ещё один вектор — SQL-инъекции, которые реализуются на сайтах с помощью инструмента SQLmap. Таким способом хакеры проникли в сети жертвы в половине случаев (оказались уязвимы 43 из 86 веб-ресурсов).

Ещё из уникального в атаках APT41 эксперты отмечают ранее не фигурировавший способ деления полезной нагрузки, для чего применялся кастомизированный маячок Cobalt Strike (Beacon). Кстати, в прошлом году этот инструмент был портирован на Linux.

Сначала его компилировали, потом кодировали в Base64, после чего разбивали ровно по 775 символов и добавляли в текстовый файл через определённую команду. Даже отдельные серверы группировки были заточены на размещение фреймворка Cobalt Strike. Помимо этого, хакеры использовали уникальные SSL-сертификаты, замаскированные под Microsoft, Facebook (признана экстремистской, деятельность запрещена на территории России) и CloudFlare.

Одним из самых интересных моментов исследования Group-IB Threat Intelligence является анализ всех временных меток атакующих под UTC+8. Так специалистам удалось выяснить, что группировка начинает активность в 9 часов утра и заканчивает — к 19 часам.

 

На рабочих станциях используются китайские символы. Аналитики обратили внимание на применение специфического формата Pinyin для названия директорий.

Яндекс опроверг зависимость своих нейросетей от китайской Qwen

Яндекс опроверг заявление главы Сбербанка Германа Грефа о том, что компания якобы перестала самостоятельно создавать фундаментальные ИИ-модели и теперь дообучает китайскую Qwen от Alibaba. На заседании Совета Федерации 17 июля Греф заявил, что в России осталась только одна полностью отечественная фундаментальная модель — от «Сбера».

По его словам, в основе разработок «Яндекса» теперь лежит Qwen. Такая ситуация главу Сбербанка не радует: для нормальной конкуренции стране, считает он, нужны пять-шесть разработчиков собственных моделей.

В «Яндексе» с этой версией не согласились. В пресс-службе компании заявили, что она продолжает создавать собственные фундаментальные модели, сохраняет полный цикл разработки и не зависит от сторонних решений.

Qwen действительно доступна в Yandex Cloud AI Studio с 2025 года. Однако присутствие китайской модели на облачной платформе ещё не означает, что Яндекс посадил на неё всю «Алису» и распустил собственных разработчиков. Компания параллельно развивает семейство YandexGPT, история которого началась в 2023 году. В августе 2025 года была представлена YandexGPT 5.1 Pro.

Заодно Греф оценил российское отставание в области ИИ: примерно год от США и полгода от Китая. Проблема, по его мнению, не в инженерах, а в количестве доступных вычислительных ресурсов.

Для обучения конкурентоспособной модели может потребоваться кластер из 100 тыс. ускорителей Nvidia B200. Его строительство Греф оценил в 1-2 трлн рублей, а трёхлетнюю аренду — более чем в 2 трлн. Для сравнения: в распоряжении Google, по приведённым им данным, находится свыше двух миллионов процессоров, у Microsoft — около миллиона.

Так что спор получился не только о том, чья модель отечественнее. Заодно выяснилось, что даже очень умный ИИ сначала требует совсем не искусственных триллионов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru