Российскую оборонку атакуют шпионы Dark River, вооруженные мощным бэкдором

Российскую оборонку атакуют шпионы Dark River, вооруженные мощным бэкдором

Российскую оборонку атакуют шпионы Dark River, вооруженные мощным бэкдором

Новая кибергруппа, которую в Positive Technologies назвали Dark River, тщательно выбирает своих жертв и действует точечно. Используемый ею модульный бэкдор засветился в нескольких атаках на предприятия российского оборонного комплекса.

Анализ вредоноса MataDoor показал, что разработчики не жалели ресурсов на его развитие. Хорошо проработанные архитектура и транспортная система позволяют бэкдору незаметно и долго работать в скомпрометированной инфраструктуре, облегчая шпионаж и кражу конфиденциальной информации.

Зловред умело маскируется: имена исполняемых файлов вызывают ассоциации с легитимным софтом, установленным на зараженных устройствах, некоторые семплы имеют действительную цифровую подпись. Вирусописатели также использовали различные утилиты-упаковщики, чтобы осложнить обнаружение.

«Это хорошо продуманный вредонос с глубокой индивидуальной разработкой в плане транспорта, скрытности и архитектуры, — комментирует Максим Андреев, старший специалист отдела PT по исследованию киберугроз. — Группировка не стала использовать коробочные решения, многие протоколы намеренно реализованы разработчиком самостоятельно. Большая и сложная транспортная система позволяет гибко настраивать коммуникацию с командой оператора, с сервером, чтобы оставаться скрытым и незамеченным. Это вредоносное программное обеспечение может действовать даже в логически изолированных сетях, вытаскивать и передавать данные откуда угодно».

Исследователи полагают, что внедрение MataDoor происходит через эксплойт, а приманкой служат поддельные письма с вредоносным вложением в формате DOCX. Для отработки эксплойта нужно не только открыть документ, но и включить режим редактирования — например, чтобы прояснить нечитаемый текст.

Похожие письма, нацеленные на оборонку, рассылались в России два года назад. На тот момент злоумышленники использовали эксплойт CVE-2021-40444.

Для защиты от сложных угроз вроде MataDoor эксперты рекомендуют принимать проактивные меры, используя инструменты поведенческого анализа, такие как PT Sandbox и PT NAD. Избежать заражения через почту поможет соблюдение базовых правил кибергигиены:

  • не терять бдительности, получая письма (а также сообщения в мессенджерах и социальных сетях);
  • не переходить по сомнительным ссылкам;
  • не открывать подозрительные вложения.

Для проведения рассылок злоумышленники могут использовать взломанные почтовые ящики. При получении неожиданного письма следует поискать такие свидетельства подлога, как нетипичные для переписок в компании вложения, некорректная подпись, несоответствие поднятого вопроса и уровня компетенций получателя.

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