Вредоносные пакеты в PyPi превращают Discord в похищающий данные бэкдор

Вредоносные пакеты в PyPi превращают Discord в похищающий данные бэкдор

Вредоносные пакеты в PyPi превращают Discord в похищающий данные бэкдор

Более десяти пакетов в каталоге PyPi устанавливают в систему жертвы вредоносную составляющую, модифицирующую клиент Discord. В результате система обмена сообщениями превращается в инфостилер, который может воровать данные из браузеров и Roblox.

В общей сложности исследователи из компании Snyk насчитали 12 злонамеренных пакетов, которые пользователь под ником “scarycoder“ загрузил в Python Package Index (PyPI) 1 августа 2022 года.

Интересно, что в этот раз автор пакетов отошёл от популярной практики — подставлять имена, похожие на легитимный софт. Напомним, что этот метод помогает атаковать тех разработчиков, которые опечатываются при поиске известных пакетов.

Злоумышленник “scarycoder“ использовал собственные имена и предлагал различным девелоперам попробовать их в деле. Ниже приводим список всех злонамеренных пакетов:

 

Пакеты рекламировались как инструменты для Roblox и модули для хакинга, однако по факту не обеспечивали заявленной функциональности. Вместо этого они устанавливали в систему жертвы вредоносную составляющую, крадущую пароли. Поскольку пакеты до сих пор присутствуют в каталоге, разработчикам стоит быть внимательными.

Специалисты Snyk проанализировали один из вредоносных пакетов, получивший имя “cyphers“ и выяснили, что вредоносный код кроется в файле “setup.py“. Именно он инсталлирует два других исполняемых файла — “ZYXMN.exe” и “ZYRBX.exe” — с сервера Discord CDN.

ZYXMN.exe используется для кражи данных из браузеров Google Chrome, Chromium, Microsoft Edge, Firefox и Opera, включая сохранённые пароли, историю посещения сайтов и поиска, а также cookies.

Для этого вредонос расшифровывает мастер-ключ локальной БД интернет-обозревателя и вытаскивает все необходимые данные в виде простого текста. После этого скомпрометированная информация загружается на сервер злоумышленников посредством Discord-вебхука.

Стоит ещё отметить и другую интересную особенность: зловред модифицирует JavaScript-файлы, которые использует клиент Discord. Таким способом внедряется бэкдор, крадущий данные самого Discord-аккаунта. В частности, меняется index.js в директории discord_desktop_core.

 

Напомним, что буквально на днях в PyPi нашли очередные вредоносные пакеты, запускающие DDoS на российский сервер Counter-Strike. В этом месяце также в каталог просочились десять вредоносных пакетов, загружающих инфостилер.

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