Новый шифровальщик Dark Power за месяц проник в 10 организаций

Новый шифровальщик Dark Power за месяц проник в 10 организаций

Новый шифровальщик Dark Power за месяц проник в 10 организаций

По данным Trellix, операторы новоявленного вымогателя не имеют географических и иных предпочтений. Сумма выкупа, который они требуют за ключ расшифровки, довольно скромна — $10 тысяч в монеро: в случае неуплаты злоумышленники грозят опубликовать или продать данные, которые якобы были украдены из атакованной сети.

Первые атаки Dark Power были зафиксированы в конце прошлого месяца, на тот момент на его сайте утечек в сети Tor числилось 10 жертв — организации разного профиля из восьми стран. Анализ семпла (уровень детектирования 44/68 на 27 марта) показал, что шифратор зловреда был скомпилирован 29 января.

Новая вымогательская программа не рекламируется в даркнете; не исключено, что это закрытый проект. Успех дебютанта отчасти объясняется выбором языка программирования; вредонос написан на Nim, который позволяет ускорить работу кода, проводить атаки на разных платформах, а также обходить антивирусы: вредоносы на этом языке программирования — пока редкость.

Вектор заражения Dark Power пока неясен. Для шифрования он использует AES в режиме CRT, при создании ключа каждый раз генерирует новую строку из 64 случайных символов ASCII (строчные буквы). К имени зашифрованных файлов добавляется расширение .dark_power.

Аналитики выявили две разные схемы формирования ключа. В одном случае создается хеш ASCII-строки (по SHA-256), и результат делится надвое: первая половина — собственно ключ AES, вторая — вектор инициализации (нонс). Второй вариант зловреда использует хеш-сумму SHA-256 как ключ и фиксированное 128-битное значение в качестве нонса.

Перед запуском шифратора вредонос, оперируя вшитым списком, завершает ряд процессов, чтобы высвободить файлы для шифрования. Он также останавливает Windows-службу теневого копирования томов (VSS), сервисы резервного копирования данных и антивирусную защиту.

Прибив заданные процессы, Dark Power затихает на 30 секунд, а затем очищает консоль и системные журналы, чтобы затруднить анализ с целью восстановления данных. Важные для работы ОС файлы зловред не трогает; после шифрования в каждой папке с обработанными данными создается записка с требованием выкупа.

Жертве предлагается в течение трех суток перевести средства на указанный XMR-кошелек. В качестве контакта для связи злоумышленники указали qTox ID. Формат записки Dark Power необычен: это 8-страничный документ PDF.

 

В минувшие выходные сайт утечек вымогателей в Tor был недоступен. Исследователи из Trellix обнаружили на нем имена жертв, прописанных в США, Франции, Израиле, Турции, Чехии, Алжире, Египте и Перу. Специализация у них различна: сельское хозяйство, образование, здравоохранение, ИТ, промышленное производство.

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