Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Фишинговая кампания с бэкдорами Merlin и Loki выявлена в России

Специалисты Kaspersky выявили нацеленную на российские организации кампанию — Mythic Likho, в рамках которой применяются модифицированная версия бэкдора Merlin и обновлённый вариант вредоносной программы Loki.

Обе программы используют фреймворк с открытым исходным кодом Mythic. Атакам подверглись более десяти российских организаций из различных отраслей, включая телекоммуникации и промышленность.

Точные цели злоумышленников неизвестны, но исследователи полагают, что атакующих интересуют конфиденциальные данные.

Для доставки вредоносов применяется фишинг. Тексты сообщений варьируются: например, одно из писем было направлено в кадровую службу машиностроительного предприятия.

В нём отправители просили предоставить характеристику на бывшего сотрудника, якобы претендующего на ответственную должность в другой компании. Такие письма, вероятно, содержат ссылки на архивы с поддельными резюме, при открытии которых происходит загрузка бэкдора Merlin.

Merlin — это инструмент для постэксплуатации с открытым исходным кодом, написанный на Go. Он совместим с Windows, Linux и macOS, а также поддерживает работу по протоколам HTTP/1.1, HTTP/2 и HTTP/3.

После активации бэкдор соединяется с сервером управления и передаёт сведения о заражённой системе, включая IP-адрес, версию операционной системы, имя пользователя, имя хоста и архитектуру процессора.

Один из обнаруженных экземпляров Merlin загружал в систему новую версию Loki. Этот бэкдор, как и его предыдущая версия, собирает данные о системе, передавая злоумышленникам идентификатор агента, IP-адрес, версию ОС, название устройства и путь к исполняемому файлу. В новой версии добавлена также передача имени пользователя.

Обе программы разработаны для работы с фреймворком Mythic. Первоначально этот инструмент создавался для тестирования защиты корпоративных систем и проведения киберучений, но может использоваться и в преступных целях.

Mythic позволяет создавать кастомизированные агенты для различных платформ, что даёт атакующим гибкость в выборе методов.

На данный момент не хватает данных, позволяющих связать эти атаки с какой-либо известной группировкой. В связи с этим кампания получила название Mythic Likho.

«Применение фреймворка Mythic и разработка кастомных агентов делает атаки гибкими: несмотря на общий метод распространения через фишинговые письма, их содержание и последовательность заражения могут отличаться. Это повышает вероятность успешного проникновения. Важно уделять повышенное внимание защите информационных систем и использовать надёжные средства кибербезопасности», — отмечает Артём Ушков, исследователь угроз в «Лаборатории Касперского».

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