API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

API Hammering как способ избежать детектирования в песочнице

Исследователи из Palo Alto Networks обнаружили образцы вредоносов Zloader и BazarLoader, использующие необычные способы реализации механизма API Hammering (от hammer — стучать, долбить). Эта техника маскировки позволяет сдержать исполнение вредоносного кода в песочнице за счет многочисленных мусорных вызовов API-функций Windows: пока они обрабатываются, зловред спит, и его намерения неясны.

Чаще всего для выполнения операции сна в контролируемой среде вредоносы, со слов экспертов, используют API-функцию Sleep. Более изощренный способ самозащиты предполагает циклическую отсылку ICMP-пакетов на какой-нибудь IP. Отправка и получение этих бесполезных пингов требуют времени, и запуск вредоносных функций в итоге происходит с задержкой.

Многие песочницы уже умеют выявлять подобные трюки, поэтому вирусописателям приходится искать другие способы, чтобы уберечь свои коды от детектирования во враждебном окружении. Одним из известных и менее распространенных способов антисэндбокса является API Hammering — использование огромного количества бессмысленных обращений к Windows API.

Загрузчик BazarLoader ранее с этой целью вызывал 1550 раз функцию printf. Новая версия, попавшая в поле зрения Palo Alto, использует длинный цикл обращений к произвольным ключам системного реестра (вполне легитимное поведение), который может повторяться произвольное число раз.

Количество итераций и список ключей реестра генерируются по месту. Зловред считывает из папки System32 первый файл подходящего размера, кодирует его, удаляя почти все нулевые байты, и вычисляет для итераций значение на основе сдвига первого нулевого байта в этом файле. Список ключей реестра тоже составляется с помощью закодированного файла — из фрагментов данных фиксированной длины.

Исследователи подчеркивают, что на разных Windows-машинах число итераций маскировочного цикла и создаваемые списки ключей реестра неодинаковы — из-за разницы в версиях ОС, наборах установленных обновлений и содержимого папки System32. Механизм API Hammering встроен в упаковщик BazarLoader и тормозит, таким образом, распаковку полезной нагрузки.

Модульный троян Zloader применяет ту же технику обхода сэндбокса, но вместо длинных повторяющихся циклов использует четыре больших подпрограммы с вложенными вызовами множества мелких процедур. Последние при выполнении обращаются к Windows API (каждая вызывает по четыре функции — GetFileAttributesW, ReadFile, CreateFileW и WriteFile). В сумме количество вводящих в заблуждение вызовов, которые генерирует зловред, превышает 1 млн, при этом его поведение схоже с легитимной программой, выполняющей файловые операции ввода-вывода.

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