Windows-троян Astaroth научился распространяться через WhatsApp

Windows-троян Astaroth научился распространяться через WhatsApp

Windows-троян Astaroth научился распространяться через WhatsApp

Исследователи по кибербезопасности из Acronis Threat Research Unit зафиксировали новую волну кибератак, в которых WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России) превратился в канал распространения банковского трояна Astaroth. Специалисты дали ей запоминающееся кодовое имя — Boto Cor-de-Rosa.

Схема выглядит почти так: после заражения компьютера зловред добирается до списка контактов WhatsApp жертвы и автоматически рассылает вредоносные сообщения всем собеседникам, продолжая цепочку заражений уже без участия пользователя.

При этом сам Astaroth (он же Guildma) остался «классическим»: основной модуль по-прежнему написан на Delphi, а установщик использует Visual Basic Script. Новинка — это червеобразный модуль на Python, отвечающий именно за распространение через WhatsApp. По мнению Acronis, это наглядный пример того, как авторы зловреда всё активнее переходят к модульной архитектуре и смешению языков программирования.

Astaroth известен с 2015 года и давно специализируется на атаках против пользователей из Латинской Америки, прежде всего Бразилии. Его цель неизменна — кража банковских данных. В 2024 году зловред активно распространяли через фишинговые письма, а теперь акцент всё чаще смещается в сторону мессенджеров.

Ранее Trend Micro уже описывала похожие кампании, где через WhatsApp распространялись банковские трояны Maverick и Casbaneiro. Astaroth просто вписался в этот тренд.

По данным Acronis, атака начинается с ZIP-архива, который приходит в WhatsApp-сообщении. Внутри — Visual Basic Script, замаскированный под безобидный файл. Стоит пользователю его запустить — и начинается цепочка загрузки следующих компонентов.

 

В итоге на системе появляются два ключевых модуля:

  • Python-модуль распространения, который собирает контакты WhatsApp и рассылает им новый вредоносный архив;
  • банковский модуль, работающий в фоне и отслеживающий посещение банковских сайтов для перехвата учётных данных.

Отдельно исследователи отметили любопытную деталь: зловред ведёт собственную «аналитику», отправляя авторам статистику по распространению — сколько сообщений доставлено, сколько не дошло и с какой скоростью идёт рассылка.

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