Вредонос LummaC2 использует тригонометрию для детектирования песочниц

Вредонос LummaC2 использует тригонометрию для детектирования песочниц

Вредонос LummaC2 использует тригонометрию для детектирования песочниц

Вредоносная программа LummaC2 (она же Lumma Stealer), ворующая данные пользователей, обзавелась новыми интересными функциями: для ухода от песочницы и извлечения конфиденциальной информации из хоста зловред использует тригонометрию.

Как отмечают исследователи из Outpost24, описанный метод помогает операторам заморозить активацию вредоноса до обнаружения активности мыши.

LummaC2, написанная на C, продается на форумах для киберпреступников с декабря 2022 года. Авторы трояна периодически расширяют его функциональные возможности. Особое внимание разработчики уделяют методам антианализа.

Текущая версия LummaC2, получившая номер v4.0, требует от операторов использования криптора в качестве дополнительной меры сокрытия. Это помогает бороться с утечкой кода вредоноса.

Кроме того, новый семпл продемонстрировал использование тригонометрии для обнаружения действия человека на атакованном хосте.

«Новая техника, которую задействует вредонос, полагается на позиции курсора мыши, которые вычисляются за короткий промежуток времени — это помогает выявить активность человека. Благодаря такому подходу зловред не активирует свои функции при работе в среде для анализа, которая, как правило, не очень реалистично эмулирует движения мышью», — объясняют специалисты.

Для этого LummaC2 берет интервал в 300 миллисекунд и проверяет с такой периодичностью позицию курсора. Этот процесс будет повторяться до момента, пока пять последовательных позиций курсора (P0, P1, P2, P3 и P4) не будут отличаться.

 

Положения курсора зловред рассматривает в качестве векторов, вычисляя угол, который получается между двумя последовательными векторами (P01-P12, P12-P23 и P23-P34).

 

«Если все высчитанные углы ниже 45 градусов, LummaC2 v4.0 убеждается в том, что мышью двигает человек. После этого активируются вредоносные функции», — подытоживают эксперты.

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