На сайтах с устаревшей CMS Magento проснулся цепкий веб-скиммер

На сайтах с устаревшей CMS Magento проснулся цепкий веб-скиммер

На сайтах с устаревшей CMS Magento проснулся цепкий веб-скиммер

В канун Черной пятницы в 50 крупных магазинах, построенных на платформе Magento, заработал новый зловред, ворующий платежные данные. Избавиться от этого веб-скиммера непросто: взломщики оставили на сайтах бэкдоры и добавили механизм, обеспечивающий повторное инфицирование в случае обнаружения и удаления вредоносного кода.

По свидетельству Sansec, злоумышленники начали готовиться к новой кампании еще в апреле и хорошо позаботились о скрытности операций. Разбор текущих атак показал, что все скомпрометированные сайты используют Magento ветки 2.2, снятой с поддержки в декабре 2019 года. Пользователей еще тогда призывали произвести апгрейд, однако многие этого до сих пор не сделали.

Взлом сайтов в данном случае осуществляется посредством эксплуатации уязвимостей, пропатченных разработчиком в марте прошлого года. Ход атаки при этом выглядит следующим образом:

  1. Получение URL консоли администратора через эксплойт уязвимости раскрытия информации.
  2. Перехват сессионного ключа залогинившегося администратора посредством SQL-инъекции.
  3. Вход в админ-панель и создание пригодного для эксплуатации шаблона email с целью загрузки и исполнения вредоносного PHP-кода.
  4. Установка бэкдора.
  5. Установка веб-скиммера.

При этом внедрять код стилера на забэкдоренный сайт злоумышленники не торопятся.

Веб-скиммер в данном случае разделен на две части — клиентскую и серверную. На стороне клиента вредоносный код внедряется в какой-нибудь статичный JavaScript-файл (например, require.js); в этом виде он может показывать поддельную форму оплаты покупки — для каждого магазина свою. Вводимые покупателем данные скрипт отсылает на сервер для проверки, и такое действие подозрений не вызывает: оно обычно при проведении платежных транзакций.

За сбор и сохранение краденой информации отвечает вторая половина стилера — добавленный на бэкенд-сервер код PHP. Оператор в этом случае получает ворованные данные через запрос HTTP POST.

Бэкдор, установленный посредством PHP-инъекции (PHP Object Injection, POI), злоумышленники активируют вызовом функции сравнения товаров — Product Compare. Один из таких вредоносных объектов вполне тривиален, и его легко обнаружить. Второй более опасен: он добавляет на сервер функцию десериализации PHP — она по стандарту не рекомендуется к использованию, так как позволяет захватить контроль над сервером посредством POI-атаки. К счастью, вызов этой функции всегда можно отследить по журналу событий.

Одновременно на сервере в фоновом режиме запускается сторожевой процесс, отвечающий за сохранность бэкдора. Этот сторож маскируется под легитимные системные процессы — dnsadmin dormant, sshd [net], php-fpm: pool www. Если бэкдор нашли и вычистили, зловредный процесс за пару дней установит новую копию (она вшита в код). Более того, он откатит временные метки всех файлов законного пользователя, чтобы возврат вредоносного кода остался незамеченным.

Присутствие зловредной службы, со слов экспертов, можно обнаружить на TCP-порту 9000 — по всей видимости, это резервный канал связи, по которому операторы могут подавать команды. Наличие стороннего сторожа также выявит поиск по списку запущенных процессов с помощью утилиты командной строки (sudo grep -l Magento.Catalog /proc/*/exe).

К сожалению, операторы зловреда предусмотрели и такой сценарий. Они дополнительно устанавливают на сервер PHP-код, способный на лету воровать пароли администратора и отсылать их на сторонний коллектор. Если доступ к взломанному серверу потерян и сторожевой процесс прибит, у злоумышленников останутся ключи, с помощью которых можно будет вернуть утраченные позиции.

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