Путешествующий в облаках Linux-бот обрел DDoS-функциональность

Путешествующий в облаках Linux-бот обрел DDoS-функциональность

Путешествующий в облаках Linux-бот обрел DDoS-функциональность

По данным китайской ИБ-компании Qihoo 360, авторы объявившегося в июле Linux-зловреда с функциональностью червя постоянно его совершенствуют. В настоящее время Abcbot, как его именуют эксперты, умеет обновлять себя, использовать генератор доменов (DGA) для связи с C2, настраивать веб-сервер и проводить DDoS-атаки.

Первоначально вредонос представлял собой простенький сканер для проведения атак на серверы подбором паролей или через эксплойт уязвимостей. Используемые с этой целью шелл-скрипты подробно разобрали в прошлом месяце эксперты Trend Micro.

На тот момент Abcbot выступал в роли угонщика чужих мощностей, взламывая серверы в облаках для добычи криптовалюты. Эти атаки были примечательны тем, что зловред прибивал при этом штатные процессы, связанные с мониторингом и выявлением проблем безопасности, а также сбрасывал пароли к аккаунтам Elastic Cloud.

Анализ новейшей (шестой по счету) версии Abcbot показал, что он по-прежнему собирает и отсылает на С2-сервер информацию о зараженной системе, а также проводит сканирование портов в поисках других уязвимых Linux-машин. Кроме этого, зловред запускает на зараженном устройстве веб-сервер и ожидает команд (порт 26800) на проведение DDoS-атак.

 

Первоначальный вариант реализации DDoS-функциональности в Abcbot был многоступенчатым: бот каждый раз загружал с удаленного сервера исходный код руткита ATK, модифицировал его и перенаправлял полученную команду этому модулю.

В конце прошлого месяца зловред обрел собственный, кастомный компонент для проведения DDoS-атак, который поддерживает следующие техники:

  • tls Attack
  • tcp Attack
  • udp Attack
  • ace Attack
  • hulk Attack
  • httpGet Attack
  • goldenEye Attack
  • slowloris Attack
  • bandwidthDrain Attack

Размеры ботнета, созданного на основе Abcbot, пока невелики. По данным Qihoo 360, в настоящее время он охватывает 260 хостов (IP-адресов).

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