Криптоджекер GhostEngine обходит EDR в Windows с помощью уязвимых драйверов

Криптоджекер GhostEngine обходит EDR в Windows с помощью уязвимых драйверов

Криптоджекер GhostEngine обходит EDR в Windows с помощью уязвимых драйверов

Вредонос GhostEngine, распространяемый в рамках кампании с кодовым именем REF4578, загружает уязвимые драйверы ядра для отключения EDR-защиты Windows и установки майнера XMRig. Способ взлома серверов и количество жертв неизвестны.

В Elastic Security Labs изучили цепочку заражения и отметили чрезмерную сложность развертывания зловреда и обеспечения его постоянного присутствия в системе. Связанный с REF4578 монеро-кошелек, который удалось выявить, за три месяца суммарно собрал $60,7 и до сих пор активен.

Атака начинается с исполнения Tiworker.exe — скрипта PowerShell, замаскированного под легитимный инсталлятор модулей Windows. Этот стейджер получает с C2-сервера файл get.png с основным загрузчиком GhostEngine.

Второй PowerShell-сценарий загружает дополнительные инструменты, модули, конфигурационные данные. Он также отключает Microsoft Defender, открывает удаленный доступ к системе, чистит журналы Windows, проверяет доступную память (ему нужно не менее 10 Мбайт на диске для дальнейших действий) и создает запланированные задания в обеспечение постоянного присутствия (OneDriveCloudSync, DefaultBrowserUpdate и OneDriveCloudBackup).

Закончив приготовления, лоадер скачивает и запускает smartsscreen.exe — основную полезную нагрузку GhostEngine. Вредоносный экзешник, в свою очередь, готовит почву для криптомайнера: загружает уязвимые драйверы aswArPot.sys (модуль Avast, который с использует также AvosLocker) и IObitUnlocker.sys (Iobit — бесплатный чистильщик Windows) и с их помощью прибивает EDR-процессы и удаляет соответствующие файлы.

Параллельно на сервер загружается oci.dll (с привлечением Windows-службы MSDTC). Этот компонент отвечает за обновление GhostEngine.

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