Обнаружен новый ботнет для Mac OS X

Обнаружен новый ботнет для Mac OS X

В сентябре 2014 года вирусные аналитики компании «Доктор Веб» исследовали сразу несколько новых угроз для операционной системы Apple Mac OS X. Одна из них — это сложный многофункциональный бэкдор, добавленный в вирусные базы под именем Mac.BackDoor.iWorm.

Данная программа позволяет выполнять на инфицированном «маке» широкий набор различных команд, поступивших от злоумышленников. Полученные в результате статистического анализа данные свидетельствуют о наличии более 17 000 уникальных IP-адресов инфицированных троянцем «маков».

При создании данной вредоносной программы злоумышленники использовали языки программирования С++ и Lua, при этом в архитектуре бэкдора широко применяется криптография. В процессе установки троянец распаковывается в папку /Library/Application Support/JavaW, после чего дроппер собирает «на лету» файл plist для обеспечения автоматического запуска этой вредоносной программы.

В момент первого запуска Mac.BackDoor.iWorm сохраняет свои конфигурационные данные в отдельном файле и пытается прочитать содержимое папки /Library, чтобы получить список установленных в системе приложений, с которыми бэкдор не будет в дальнейшем взаимодействовать. Если «нежелательные» директории обнаружить не удается, бот получает с использованием нескольких системных функций наименование домашней папки пользователя Mac OS Х, от имени которого он был запущен, проверяет наличие в ней своего конфигурационного файла и записывает туда данные, необходимые ему для дальнейшей работы. Затем Mac.BackDoor.iWorm открывает на инфицированном компьютере один из портов и ожидает входящего соединения, отправляет запрос на удаленный интернет-ресурс для получения списка адресов управляющих серверов, после чего подключается к удаленным серверам и ожидает поступления команд для последующего выполнения. Примечательно, что за списком адресов управляющих серверов бот обращается к поисковому сервису сайта reddit.com, указывая в качестве запроса шестнадцатеричные значения первых 8 байт хэш-функции MD5 от текущей даты. По результатам поиска reddit.com отдает веб-страницу со списком управляющих серверов ботнета и портов, которые злоумышленники публикуют в виде комментариев к теме minecraftserverlists от имени пользователя vtnhiaovyd.

Троянец пытается установить соединение с командными серверами, перебирая в случайном порядке первые 29 адресов из полученного списка и отправляя запросы на каждый из них. Повторные запросы к сайту reddit для получения нового перечня отправляются раз в 5 минут.

В процессе установки соединения с управляющим сервером, адрес которого выбирается из списка по специальному алгоритму, троянец пытается определить, не добавлен ли этот адрес в список исключений, и обменивается с ним специальным набором данных, по которым с использованием ряда сложных математических преобразований проверяется подлинность удаленного узла. Если проверка прошла успешно, бот отправляет на удаленный сервер номер открытого на инфицированном компьютере порта и свой уникальный идентификатор, ожидая в ответ поступления управляющих команд.

Mac.BackDoor.iWorm способен выполнять два типа команд: различные директивы в зависимости от поступивших бинарных данных или Lua-скрипты. Набор базовых команд бэкдора для Lua-скриптов позволяет выполнять следующие операции:

  • получение типа ОС;
  • получение версии бота;
  • получение UID бота;
  • получение значения параметра из конфигурационного файла;
  • установка значения параметра в конфигурационном файле;
  • очистка конфигурационных данных от всех параметров;
  • получение времени работы бота (uptime);
  • отправка GET-запроса;
  • скачивание файла;
  • открытие сокета для входящего соединения с последующим выполнением приходящих команд;
  • выполнение системной команды;
  • выполнение паузы (sleep);
  • добавление нода по IP в список «забаненных» узлов;
  • очистка списка «забаненных» нодов;
  • получение списка нодов;
  • получение IP-адреса нода;
  • получение типа нода;
  • получение порта нода;
  • выполнение вложенного Lua-скрипта.

Собранная специалистами компании «Доктор Веб» статистика показывает, что в бот-сети, созданной злоумышленниками с использованием Mac.BackDoor.iWorm, на 26 сентября 2014 года насчитывалось 17 658 IP-адресов зараженных устройств. Наибольшее их количество — 4610 (что составляет 26.1% от общего числа) приходится на долю США, на втором месте — Канада с показателем 1235 адресов (7 %), третье место занимает Великобритания: здесь выявлено 1227 IP-адресов инфицированных компьютеров, что составляет 6.9% от их общего числа.

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