Бесплатно раздаваемый зловред Symchanger оказался забэкдоренным

Бесплатно раздаваемый зловред Symchanger оказался забэкдоренным

Бесплатно раздаваемый зловред Symchanger оказался забэкдоренным

Создатель Symchanger, нового PHP-инструмента для массового взлома сайтов, отдает его в пользование на безвозмездной основе. Как оказалось, это не совсем благотворительная акция: вирусописатель добавил в свой скрипт бэкдор, чтобы пожинать плоды его работы без особых трудозатрат.

Анализ вредоносного кода, проведенный в Sucuri, показал, что автор Symchanger не утруждал себя написанием кода с нуля. Он попросту позаимствовал скрипт, уже используемый рядом вредоносных программ, и присовокупил функциональность бэкдора. Новый зловред активно продвигается в профильной группе на Facebook вместе со ссылкой на видеоинструкцию по использованию.

Код Symchanger защищен несколькими слоями обфускации, поэтому пользователю будет трудно обнаружить бэкдор. Массовая компрометация сайтов, размещенных под одним и тем же хостинг-аккаунтом, осуществляется с помощью символьных ссылок (симлинков).

На взломанный сайт зловред устанавливается как файл symchanger.php. Остальные сайты того же пользователя он отыскивает по именам конфигурационных файлов — WordPress, Joomla, Drupal, WHMCS. Обнаружив совпадение с заданным списком, Symchanger генерирует симлинк для текстового файла (формат .txt в данном случае используется, чтобы файл можно было загрузить как PHP).

При наличии доступа к файлу /passwd (на некоторых хостах он ограничен) вредоносный скрипт читает его содержимое для определения пользовательской аудитории веб-сервера. Затем он выполняет перебор массивов по методу foreach, чтобы заполучить регистрационные данные всех пользователей. Создав симлинки для ассоциированных файлов конфигурации, зловред считывает информацию об установке SQL-соединения и подключается к базе данных, чтобы внести новую учетную запись администратора во все индивидуальные базы, до которых он сможет дотянуться.

Свой успех Symchanger показывает оператору в виде URL страницы регистрации сайтов, для которых был создан новый аккаунт администратора.

Добавленную функциональность бэкдора зловредный скрипт реализует, незаметно используя взломанный сервер для отправки email-сообщений на множество адресов. При этом он применяет пять разных шаблонов для передачи конфиденциальных данных — таких как URL активированного файла symchanger.php, список директорий, краденые учетные данные и т. п.

Эта информация обеспечивает получателям писем несанкционированный доступ к сайтам, скомпрометированным Symchanger. В итоге им не нужно самим взламывать серверы и устанавливать скрипт для сбора данных — достаточно просто дождаться сообщения, которое все это преподнесет им на блюдечке.

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