Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Шифровальщик Mallox за 3 года мутировал в RaaS-угрозу, родил 700 образцов

Специалисты Kaspersky изучили путь программы-вымогателя Mallox, который за несколько лет смог эволюционировать в RaaS-угрозу. А начинал шифровальщик в качестве обычного вредоноса для целевых кибератак.

Как отметили в «Лаборатории Касперского», 2023 год отметился резким скачком киберопераций, в которых фигурировал Mallox. В самый разгар активности операторов вымогателя исследователи насчитали более 700 образцов зловреда.

Mallox впервые зафиксировали в 2021 году. Тогда шифровальщик использовался исключительно в таргетированных киберкампаниях и представлял серьёзную угрозу для организаций (в том числе из России).

Авторы Mallox адаптировали своё детище под каждую жертву, чтобы свести к минимуму возможность детектирования. В начале прошлого года операторы запустили партнёрскую программу, привлекая других киберпреступников для распространения вредоносной программы.

Например, тем злоумышленникам, которые уже получили доступ к большому числу организаций или к крупным сетям, авторы Mallox предлагали 80% прибыли. Менее приоритетным партнёрам готовы были отдать 70%.

В отчёте Kaspersky утверждается, что злоумышленники используют для заражения уязвимости в серверах MS SQL и PostgreSQL. Схемы шифрования постоянно совершенствуются, чтобы выжать максимум из атак.

Перед самим шифрованием Mallox проверяет языковые настройки операционной системы и завершает работу, если обнаруживается язык одной из нескольких стран СНГ.

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