В сентябре активность сетевого червя P2PInfect возросла в 600 раз

В сентябре активность сетевого червя P2PInfect возросла в 600 раз

В сентябре активность сетевого червя P2PInfect возросла в 600 раз

Объявившийся летом самоходный зловред P2PInfect становится все более агрессивным и продолжает совершенствоваться. К сентябрю число попыток эксплойта на ханипотах Cado Security возросло в три раза, за последнюю неделю — в 600 раз.

Сетевой червь P2PInfect написан на Rust и нацелен на серверы Redis, работающие под управлением Linux или Windows. Для получения первоначального доступа используется эксплойт CVE-2022-0543.

В Cado отслеживают ботнет, построенный на основе P2PInfect, с конца июля. Спустя месяц на ханипотах был зафиксирован рост активности, ассоциируемой с этим вредоносом, в начале сентября число атак стало стремительно увеличиваться. За неделю с 12 сентября по 19-е эксперты насчитали 3619 попыток эксплойта.

 

На настоящий момент выявлены 219 уникальных узлов ботнета (пиров) в разных странах; больше половины из них расположены в Китае. В основном это зараженные серверы Redis и SSH в сетях облачных провайдеров — Alibaba, Tencent, Amazon.

 

Количество образцов P2Pinfect тоже умножилось. Создатели самоходного бота продолжают экспериментировать, совершенствуя функциональность и средства защиты от обнаружения.

Так, в дополнение к изначальному сценарию выхода из системы (bash_logout) у зловреда появился полноценный механизм персистентности: он теперь обеспечивает себе постоянное присутствие, создавая cron-задачу на запуск полезной нагрузки каждые 30 минут.

Добавлен также bash-скрипт, который поддерживает основной пейлоад в активном состоянии, используя локальный сокет. Когда основной процесс завершается или удален, охранник получает копию бинарника с какого-нибудь пира, сохраняет ее как /tmp/.raimi и запускает на исполнение.

Свой SSH-ключ P2Pinfect теперь использует для перезаписи файлов .ssh/authorized_keys, чтобы законные пользователи не смогли воспользоваться таким входом. (Ранее ключ SSH вредоноса просто добавлялся в конец файла.) При наличии root-доступа червь меняет также пароли пользователей, автоматически генерируя 10-значную строку, и, таким образом, блокирует их аккаунты.

В отличие от других ботов P2Pinfect не имеет конфигурационного файла. Вирусописатели постарались восполнить этот пробел: вместо файла .conf новейшие семплы используют C-структуру, загружаемую в память и обновляемую динамически.

В качестве финальной полезной нагрузки некоторые образцы пытаются загрузить криптомайнер, однако его запуска на ботнете пока не замечено. Не исключено, что этот компонент пока не завершен. Возможно также, что загрузка майнера используется для демонстрации возможностей — чтобы привлечь подписчиков на услуги.

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