Вредоносные PyPI-пакеты используют туннели Cloudflare для обхода файрволов

Вредоносные PyPI-пакеты используют туннели Cloudflare для обхода файрволов

Вредоносные PyPI-пакеты используют туннели Cloudflare для обхода файрволов

Злоумышленники запустили очередную кампанию против пользователей репозитория Python Package Index (PyPI). В этот раз киберпреступники загрузили шесть вредоносных пакетов, доставляющих в системы разработчиков инфостилеры.

Опасные пакеты обнаружили специалисты Phylum в период с 22 по 31 декабря 2022 года. Среди них были pyrologin, easytimestamp, discorder, discord-dev, style.py и pythonstyles. Как это обычно и бывает, вредоносный код авторы скрывали в скрипте настройки — setup.py.

Таким образом, одной команды “pip install“ хватало для запуска инсталляции вредоносной составляющей. Задача зловреда — запустить PowerShell-скрипт, получить ZIP-архив и установить инвазивные зависимости: pynput, pydirectinput и pyscreenshot.

Вредонос также активирует полученный из архива Visual Basic Script, чтобы запустить ещё больше кода в формате PowerShell.

«Библиотеки позволяют злоумышленникам контролировать и отслеживать действия мыши, клавиатуры, а также фиксировать контент на экране», — гласит отчёт Phylum.

Кроме того, вредоносные пакеты способны красть cookies, сохранённые пароли и данные криптовалютных кошельков. Эту информацию операторы вредоноса получают из браузеров Google Chrome, Mozilla Firefox, Microsoft Edge, Brave, Opera, Opera GX и Vivaldi.

Но есть в этой кампании и нечто новенькое: пейлоад пытается скачать и установить инструмент командной строки cloudflared для Cloudflare Tunnel, позволяющий обеспечить безопасный способ подключения ресурсов к Cloudflare (без публично маршрутизируемого IP-адреса).

Суть замысла злоумышленников заключается в использовании туннеля для удалённого доступа к скомпрометированному устройству. За эту функциональность отвечает Flask-приложение, скрывающее троян “xrat“ для удалённого доступа.

Упомянутое приложение также поддерживает функцию “live“, которая использует JavaScript для отслеживания событий клавиатуры и мыши.

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