Flesh Stealer отчаянно противится анализу и не работает в СНГ

Flesh Stealer отчаянно противится анализу и не работает в СНГ

Flesh Stealer отчаянно противится анализу и не работает в СНГ

Объявившийся в прошлом году Flesh Stealer создан русскоязычным вирусописателем и не трогает жителей стран СНГ. Троян также умеет обходить защиту Google Chrome от кражи куки и препятствовать запуску под отладчиком и в ВМ.

Вредоноса, по данным CYFIRMA, активно рекламируют в Discord, Telegram, на контент-платформах (Дзен), теневых форумах (Pyrex Guru). Деморолик был выложен на YouTube, но его в итоге удалили; такая же судьба постигла сайт, специально созданный для продвижения Flesh Stealer.

 

Новый Windows-троян (результат VirusTotal57/71 на 6 февраля) представляет собой приложение .NET, написанное на C#. Для сокрытия строк кода и вредоносных функций применяется обфускация (Base64).

При запуске Flesh Stealer прежде всего проверяет параметры языка ввода. При наличии совпадений по вшитому блок-листу дальнейшее исполнение откатывается.

Зловред также снабжен множеством средств противодействия анализу. Он проверяет характеристики ОЗУ, быстродействие системы, версию BIOS. Также проводится поиск строк, выдающих наличие ВМ (BOCHS, VMware, VirtualBox, Hyper-V, Qemu и т. п.). Обнаружив признаки враждебной среды, стилер завершает свои процессы.

Основными объектами внимания вредоноса являются браузеры. Он умеет воровать куки, учетки и историю из Chrome, Firefox, Microsoft Edge, Opera, Brave.

Из Chrome целевые данные извлекаются, невзирая на App Bound Encryption. Впрочем, обходить эту защиту умеют и другие стилерыLumma, Meduza, WhiteSnake, Glove.

Новобранца также интересуют базы данных и локально хранимые чаты Signal и Telegram, информация о USB-устройствах Plug and Play (для ее сбора используется WMI), пароли к Wi-Fi и другие данные таких профилей.

Доступ к Flesh Stealer вначале предоставлялся на безвозмездной основе — в рекламных целях. Раскрутив свое творение и собрав положительные отзывы, разработчик стал его совершенствовать, коммерциализировал и недавно выпустил новую версию, совместимую с Chrome 131 (текущая версия браузера Google — 133).

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