В атаках на российские компании замечены клоны LockBit, Conti и Babuk

В атаках на российские компании замечены клоны LockBit, Conti и Babuk

В атаках на российские компании замечены клоны LockBit, Conti и Babuk

В атаках Battle Wolf, Twelfth Wolf и Shadow Wolf на территории России используются шифровальщики на основе слитых в Сеть кодов Babuk, Conti и LockBit. Эксперты BI.ZONE насчитали более 40 таких инцидентов.

За последние полтора года в мире организованной преступности произошло много изменений. Внутри таких групп возникает разлад, участились взломы инфраструктуры конкурентов, кражи и утечки данных, в том числе исходников и билдеров вредоносных программ.

Открытый доступ к инструментам атаки породил множество вариаций; не избежали этой участи и печально известные Conti, Babuk и LockBit. По данным киберразведки BI.ZONE, сейчас кодами этих шифровальщиков активно пользуются три преступные группы.

«Сегодня опубликованные в Сети исходные коды вредоносных программ пользуются большой популярностью среди злоумышленников, — отметил руководитель управления киберразведки BI.ZONE Олег Скулкин. — Открытый доступ к подобным инструментам снижает порог вхождения в киберпреступность, делая атаки гораздо дешевле и проще с точки зрения организации».

Ему вторит Сергей Полунин, руководитель группы защиты инфраструктурных ИТ-решений компании «Газинформсервис»:

«Сегодня необязательно обладать экспертными знаниями в кибербезопасности, чтобы доставить проблемы какой-то компании. Бесплатные инструменты после минимальной доработки могут быть использованы для атак на крупные предприятия, что и происходит в последнее время. Хорошая новость в том, что и противодействовать таким злоумышленникам куда проще, чем реальным экспертам на службе у других государств и корпораций».

Группировка Battle Wolf, по данным BI.ZONE, объявилась в рунете в конце февраля 2022 года и за истекший период успешно атаковала не менее 15 крупных организаций.

Более молодая Twelfth Wolf за последние полгода провела как минимум четыре успешных атаки, в том числе на один из крупнейших органов исполнительной власти РФ. В последнем случае инцидент повлек утечку конфиденциальной информации.

Участники Shadow Wolf заявили о себе в марте этого года несколькими успешными атаками. Их общение с жертвами обычно происходит в дарквебе, иногда — в специально созданном чате Telegram.

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