Новый Python-бэкдор проникает на хост VMware ESXi через эксплойт OpenSLP

Новый Python-бэкдор проникает на хост VMware ESXi через эксплойт OpenSLP

Новый Python-бэкдор проникает на хост VMware ESXi через эксплойт OpenSLP

Специалисты Juniper Networks обнаружили кастомный бэкдор, заточенный под серверы VMware ESXi. Вредонос написан на Python и, по данным аналитиков, не был документирован ранее.

Судя по дефолтной привязке к порту 427, для внедрения бэкдора злоумышленники скорее всего используют уязвимость OpenSLP — какую именно, установить пока не удалось. Не исключено, что это CVE-2019-5544 или CVE-2020-3992: обе позволяют захватить контроль над хостом и до сих пор провоцируют атаки на ESXi-серверы.

Анализ показа, что вредоносный имплант vmtools.py довольно бесхитростен, но цепок. Он записывается на диск, используемый для хранения образов виртуальных машин, логов и т. п. В ходе атаки хакеры также изменяют три системных файла, которые автоматически копируются и восстанавливаются после перезагрузки ОС сервера ВМ:

  • /etc/rc.local.d/local.sh,
  • /bin/hostd-probe.sh,
  • /etc/vmware/rhttpproxy/endpoints.conf.

Первый по умолчанию содержит лишь комментарии и оператор выхода; в него добавляется следующий код:

 

В результате в /bin/hostd-probe.sh появляется строка кода, запускающая Python-скрипт:

 

Заключительная команда touch, записанная в /etc/rc.local.d/local.sh, сбрасывает временные метки изменений и доступа к /bin/hostd-probe.sh, чтобы стереть следы непрошеного вмешательства.

Имя вредоносного скрипта и его расположение (/store/packages/vmtools.py) тоже выбраны таким образом, чтобы не вызывать подозрений. В начало vmtools.py, тоже для отвода глаз, помещена информация об авторском праве, скопированная из легитимного Python-файла VMware.

 

Сторонний скрипт запускает простой веб-сервер, принимающий запароленные POST-запросы. Его можно использовать двояко: для выполнения произвольных удаленных команд, с отображением результатов в виде веб-страницы, и для запуска обратного шелла с хостом и портом по выбору автора атаки.

В данном случае привязка осуществляется к порту 8008 на локальном IP-адресе 127.0.0.1. Сервер при этом настроен на прием пяти параметров с вводящими в заблуждение именами:

  • server_namespace — пароль, защищающий бэкдор от непредусмотренного использования;
  • server_instance — local или remote (прямой или обратный шелл);
  • operation_id — команда для выполнения (только для local);
  • envelope и path_set — хост и порт для обратного подключения. 

Полученный пароль (хеш MD5) сверяется со вшитым значением; при совпадении выполняется оператор, соответствующий значению server_instance. Если POST не содержит номер порта, используется дефолтный 427 (стандартный для службы OpenSLP). Поскольку IP 127.0.0.1 доступен только со скомпрометированной машины, для получения удаленного доступа автор атаки меняет настройки обратного прокси ESXi (организует проброс портов с помощью файла /etc/vmware/rhttpproxy/endpoints.conf).

Ни vmtools.py, ни модифицированный local.sh пока не детектятся на VirusTotal. Для защиты от новой угрозы эксперты советуют принять следующие меры:

  • как можно скорее установить все патчи, выпущенные вендором;
  • ограничить входящие соединения по сети доверенными хостами;
  • проверить наличие vmtools.py и содержимое системных файлов, которые используют операторы зловреда;
  • проверить сохранность всех системных файлов, переживающих рестарт хост-машины.

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