Боты FreakOut атакуют Linux-устройства через свежие уязвимости

Боты FreakOut атакуют Linux-устройства через свежие уязвимости

Боты FreakOut атакуют Linux-устройства через свежие уязвимости

Новый Linux-зловред FreakOut приобщает зараженное устройство к ботнету, способному проводить DDoS-атаки и добывать Monero за счет мощностей своих жертв. Вредоносная программа проникает в систему посредством эксплуатации критических уязвимостей, для которых уже выпущены патчи.

Первые атаки FreakOut были обнаружены 8 января. За неполную неделю эксперты Check Point Software Technologies насчитали свыше 380 попыток эксплойта у своих клиентов — в основном в США (27%) и странах Западной Европы (24%). Чаще прочих зловред атаковал финансовые организации, госструктуры и медицинские учреждения.

Установлено, что для доставки новых ботов используются три уязвимости, позволяющие удаленно выполнить вредоносный код (все — 9,8 балла по CVSS):

  • CVE-2020-28188 — возможность внедрения команд в TOS, операционной системе от вендора сетевых накопителей TerraMaster;
  • CVE-2021-3007 — десериализация недоверенных данных в Zend Framework, популярном наборе библиотек для создания веб-приложений;
  • CVE-2020-7961 — десериализация недоверенных данных в Liferay Portal, CMS-системе с открытым исходным кодом, используемой для создания сайтов и порталов.

При успешной отработке эксплойта в систему со стороннего сервера загружается Python-скрипт — IRC-бот, обладающий широкими возможностями. Он способен по команде выполнять сканирование портов, собирать информацию, генерировать и отправлять пакеты данных, проводить анализ сети, создавать и нацеливать DDoS-поток типа flood, добывать криптовалюту с помощью майнера XMRig. Зловред также умеет распространяться на другие устройства по сети и атаковать мишени за ее пределами, используя все те же эксплойты.

 

Адрес командного сервера FreakOut жестко прописан в его коде. На этом сервере эксперты обнаружили записи, свидетельствующие о взломе 185 Linux-устройств.

Компания TerraMaster собиралась пропатчить TOS, выпустив версию 4.2.07 — она вышла в начале прошлого месяца. Обновление для Liferay Portal (7.2.1) тоже уже доступно. Проект Zend Framework больше не поддерживается, пользователям предлагается установить патч, созданный участниками Laminas Project.

Эксперты Check Point также рекомендуют принять дополнительные меры защиты:

  • Проверить Linux-устройства на наличие других уязвимостей и предельно обновить весь софт.
  • Использовать систему класса IPS для предотвращения эксплойтов.
  • Конечные устройства снабдить антивирусами или подписаться на услуги расширенной защиты, работающей на таком уровне.

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