Новый вредонос Maggie успел забэкдорить 285 серверов Microsoft SQL

Новый вредонос Maggie успел забэкдорить 285 серверов Microsoft SQL

Новый вредонос Maggie успел забэкдорить 285 серверов Microsoft SQL

Эксперты германской ИБ-компании DCSO CyTec обнаружили зловреда, умеющего открывать бэкдор на компьютерах с СУБД SQL Server разработки Microsoft. Сканирование интернета показало, что новобранец Maggie уже скомпрометировал 285 серверов в разных странах, включая Россию.

Вредонос проникает на машину в виде расширенной хранимой процедуры (Extended Stored Procedure, ESP) — DLL-библиотеки, использующей простейший API. Такой компонент позволяет при отсутствии нужных функций обращаться к внешнему коду и выполнять его в адресном пространстве MS SQL Server и в контексте текущего пользователя MS SQL Server.

В ходе Maggie-атаки этот интерфейс передачи сообщений используется для реализации полнофункционального бэкдора, управляемого с помощью SQL-запросов. Загрузка зловреда на сервер требует наличия валидных учетных данных, а установка — возможности записи ESP-файла в директорию, доступную MS SQL.

Анализ показал, что новоявленный бэкдор способен выполнять более 50 команд. С его помощью оператор может получить системную информацию, взаимодействовать с файлами и папками, запускать на исполнение программы, а также добраться до сетевого окружения сервера — вредонос умеет по команде включать TermService (службу терминалов), запускать прокси-сервер Socks5 и устраивать проброс портов.

Особо исследователи отметили такую функциональность Maggie, как брутфорс ключей доступа к другим серверам MS SQL. С этой целью на зараженную машину загружается список хостов, логинов и паролей; зловред в ходе сканов опробует различные комбинации и в случае успеха записывает результат во вшитый лог-файл. Он также пытается определить уровень привилегий взломанной учетной записи: если это админ, в систему добавляется скрытый аккаунт пользователя.

Новобранец также умеет скрытно перенаправлять на заданные IP и порт весь входящий TCP-трафик на зараженном сервере. Подобная возможность открывает оператору интернет-доступ к IP-адресам, связанным с MS SQL.

Список поддерживаемых команд включает Exploit AddUser, Exploit Run, Exploit Clone и Exploit TS, говорящие о возможности применения эксплойта. При вызове этих функций оператор указывает имя DLL и дополнительный параметр, но подключаемая библиотека, видимо, заранее вручную загружается на взломанный сервер: в составе Maggie эксплойтов не обнаружено.

Новую угрозу удалось выявить благодаря случайной находке — в ходе мониторинга бинарников с цифровой подписью эксперты обнаружили подозрительный DLL (уровень детектирования на VirusTotal 27/71 по состоянию на 6 октября). Файл был подписан 12 апреля сертификатом корейской компании DEEPSoft Co., Ltd. В директории экспорта имя библиотеки было указано как sqlmaggieAntiVirus_64.dll.

Каким образом авторы атак внедряют на серверы вредоносный файл, установить пока не удалось. Сканирование интернета выявило около 600 тыс. серверов MS SQL, из них 285 оказались доступными из-под бэкдор-аккаунта, созданного Maggie. Больше всего взломанных серверов было обнаружено в Южной Корее, Индии и Вьетнаме (совокупно около 150). В Топ-5 по этому показателю вошли также Китай (около 20) и Тайвань (11), за ними следует Россия (меньше десятка).

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