Вредонос Winos 4.0 атакует геймеров под видом оптимизаторов

Вредонос Winos 4.0 атакует геймеров под видом оптимизаторов

Вредонос Winos 4.0 атакует геймеров под видом оптимизаторов

Сложный вредоносный фреймворк Winos участвует в новой кампании, нацеленной на геймеров. Чтобы подцепить любителей видеоигр на крючок, Winos подсовывается под видом различных софтовых оптимизаторов и ускорителей.

О новых атаках специалисты Fortinet FortiGuard Labs рассказывают в недавно опубликованном отчёте:

«Winos 4.0 представляет собой сложный вредоносный фреймворк с богатым набором функциональных возможностей и стабильной архитектурой. Авторы вредоноса взяли за основу Gh0st RAT, поэтому Winos 4.0 включает несколько модульных компонентов, каждый из которых выполняет свою функцию».

Операторы распространяют зловред через различные социальные сети и мессенджеры, в числе которых есть Telegram. Как только пользователь запустит полученное приложение, вредонос попытается получить файл в формате BMP с удалённого сервера — ad59t82g[.]com. Далее этот файл декодируется в DLL.

 

Задача библиотеки — обеспечить среду для выполнения Winos, что включает скачивание трёх файлов (тянутся с того же сервера): t3d.tmp, t4d.tmp и t5d.tmp. Первые два распаковываются для извлечения исполняшки u72kOdQ.exe и ещё трёх DLL, среди которых можно обнаружить libcef.dll.

Вредонос по TCP связывается с командным сервером, расположенным по адресу 202.79.173[.]4, и получает ещё одну DLL.

На заражённом устройстве Winos может собирать системную информацию, копировать содержимое буфера обмена, извлекать данные криптовалютных кошельков.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru