Российские компании атакуют с помощью почти невидимого загрузчика

Российские компании атакуют с помощью почти невидимого загрузчика

Российские компании атакуют с помощью почти невидимого загрузчика

Весь 2024 год исследователи фиксировали атаки на российские компании, которые совершались с помощью загрузчика GuLoader. Софт, загружавший всевозможные зловреды, был почти невидим для широкого спектра защитных средств.

Зловред GuLoader известен с 2019 года и неоднократно модернизировался. Он распространяется через вложения в электронные письма.

Целями атакующих, как правило, становились российские страховые и фармацевтические компании, а также организации, работающие в сфере доставки и логистики. Вектор распространения зловреда — фишинговые письма. Для правдоподобности злоумышленники рассылали письма от имени реальных компаний из разных отраслей.

Зараженные сообщения содержали архив, в котором находился исполняемый файл PE EXE или, реже, VBS-скрипт. Запуск такого файла активировал загрузчик. В свою очередь GuLoader загружал на зараженные устройства зловреды различного назначения, обычно стилеры, направленные на кражу данных, или трояны, открывающие удаленный доступ (RAT).

Причем зловреды запускалось только после того, как GuLoader проводил предварительную проверку среды исполнения. Это давало злоумышленникам дополнительную гарантию, что вредонос будет запущен на реальном устройстве, а не в виртуальной среде или песочнице.

Олег Скулкин, руководитель BI.ZONE Threat Intelligence привел следующие подробности о зловреде:

«GuLoader обладает рядом особенностей. В его коде имеется весьма широкий арсенал как низкоуровневых, так и высокоуровневых техник и программных процедур, которые позволяют обходить средства защиты и среды исполнения, включая виртуальные машины и продукты класса sandbox. Также GuLoader примечателен тем, что в качестве основной нагрузки он может загружать самое разные вредоносные программы — чаще всего трояны удаленного доступа, стилеры, а также инструменты, совмещающие обе функции».

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