Обнаружен вредонос-шпион с управлением через Telegram

Обнаружен вредонос-шпион с управлением через Telegram

Обнаружен вредонос-шпион с управлением через Telegram

Вредоносная программа TgRAT пишется под конкретный компьютер, каналами управления становятся закрытые чаты в Telegram. Зловреда обнаружили эксперты Positive Technologies. Вирус умеет скачивать файлы, делать скриншоты экрана и “усыплять” устройство.

Во многих компаниях Telegram используют в качестве корпоративного мессенджера. Киберпреступники придумали, как использовать Telegram API для скрытого управления бэкдорами и выгрузки конфиденциальной информации.

Новый вредонос TgRAT проникает на компьютер и сразу проверяет имя узла, на котором он запущен. Если данные не совпадает со значением, вшитым в тело программы, TgRAT завершает работу. К такому выводу пришли аналитики компании Positive Technologies, изучив исходный код нового вируса.

Анализ показал, что файл с полезной нагрузкой представляет собой небольшой RAT, который использует Telegram в качестве контрольного сервера. Им является закрытая группа в мессенджере, коммуникация осуществляется с помощью Telegram API.

Токен и ID чата для коммуникации могут быть считаны из файла с именем token.sys, который должен лежать в каталоге с вредоносом. В случае если файла нет, программа использует те токен и ID, которые содержатся в коде.

Установив соединение, вредонос получает имена команд и аргументы (при необходимости).

Эксперты обращают внимание на формат хранения и исполнения команд. На этапе инициализации необходимых параметров, переменных и библиотек, TgRAT формирует структуру данных определенного вида, идентичную map.

Эта структура хранит, кроме служебных полей, указатели на функции, которые будут отвечать за выполнение команд. Она используется для маппинга имени команды, которое приходит с управляющего сервера (Telegram-чата) на функцию.

Вирус-шпион выполняет команды:

  • получение информации о зараженном компьютере;
  • подключение (bind) к определенной группе в Telegram, служебное сообщение об ошибке подключения;
  • самозавершение (kill);
  • сохранение сообщения в виде файла;
  • самообновление;
  • запуск шелла;
  • выполнение команды в шелле и сохранение результата в виде файла;
  • запуск процесса;
  • сон в течение определенного времени;
  • перезапуск бота;
  • скачивание файла;
  • снимок экрана.

Несмотря на то, что хакеры используют легитимные протоколы для управления своими инструментами и для выгрузки данных, эту атаку можно легко выявить при минимальном уровне мониторинга трафика, отмечают эксперты.

При этом, говорится в сообщении Positive Technologies, на момент проведения расследования исходный код TgRAT отсутствовал в публичных источниках, и пока вредонос может не детектироваться антивирусными средствами.

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