Троян Rhadamanthys раздается в фейковых письмах о нарушении авторских прав

Троян Rhadamanthys раздается в фейковых письмах о нарушении авторских прав

Троян Rhadamanthys раздается в фейковых письмах о нарушении авторских прав

Эксперты Check Point выявили новую кампанию по распространению инфостилера Rhadamanthys. Ее авторы с июля прицельно рассылают письма от имени известных организаций, обвиняя получателей в нарушении авторских прав.

Для каждой адресной рассылки создается новый Gmail-аккаунт — по всей видимости, мошенники используют автоматизацию. Из-за этого иногда случаются нестыковки; так, одна из израильских компаний получила вредоносное письмо на корейском языке.

Злоумышленники имитируют десятки известных компаний, пытаясь сыграть на чувстве вины. По данным Check Point, в 70% случаев используется имя представителя ИТ-индустрии, рынка развлечений или СМИ.

Поддельные уведомления сопровождаются требованием в кратчайшие сроки удалить из соцсети контент, защищенный авторским правом и опубликованный без разрешения. Подробности и инструкции якобы приведены во вложении.

 

На самом деле этот файл по сути является ссылкой на сайт-редиректор, перенаправляющий браузер на Dropbox или Discord для загрузки запароленного архива (пароль указан в теле письма). В нем сокрыты маскировочный документ (ESPS или PDF), легитимный экзешник и DLL с модулями Rhadamanthys.

При запуске EXE-файл выполняет загрузку вредоносной библиотеки по методу DLL sideloading. После активации инфостилер записывает в папку «Документы» копию своей DLL значительно большего размера, выдавая ее за компонент Firefox (FirefoxData.dll), а также создает ключ реестра, чтобы закрепиться в системе.

Функционально обе копии идентичны, вторая отличается лишь весом, раздутым за счет добавления пустого оверлея. Скорее всего, такой трюк используется для обхода антивирусов: наличие бесполезных данных меняет хеш-сумму, к тому же некоторые сканеры не проверяют слишком тяжелые файлы.

Анализ новейшего образца Rhadamanthys (сборки 0.7) показал, что цепочка заражения мало изменилась. Его модули отдаются с C2 в виде WAV-файла (спрятаны по методу стеганографии) и загружаются в память credwiz.exe, OOBE-Maintenance.exe, openwith.exe, dllhost.exe или rundll32.exe.

 

При выпуске новой версии коммерческого стилера разработчики хватались, что реализовали распознавание текста с помощью ИИ. На поверку это оказался классический случай OCR, построенного на базе алгоритмов машинного обучения.

Новый компонент плохо справляется с разноцветными текстами, не читает рукопись и работает только с ходовыми шрифтами. Тем не менее, обновка помогает зловреду вытаскивать нужные данные из статических файлов — PDF, изображений.

Подвергнутый анализу OCR-модуль был снабжен списком из 2048 слов, похожих на пароли к биткоин-кошелькам. Не исключено, что операторы Rhadamanthys нацелились на кражу криптовалюты.

Вредоносные письма в рамках текущей кампании рассылаются в сотни организаций обеих Америк, Ближнего Востока, Европы и Юго-Восточной Азии. Эксперты полагают, что охват на самом деле шире: они отслеживают атаки лишь по своей клиентской базе.

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