Забэкдоренный SentinelOne SDK был загружен с PyPI более 1000 раз

Забэкдоренный SentinelOne SDK был загружен с PyPI более 1000 раз

Забэкдоренный SentinelOne SDK был загружен с PyPI более 1000 раз

Эксперты ReversingLabs обнаружили в PyPI зловреда, замаскированного под комплект разработчика (SDK) от SentinelOne. Как оказалось, вредоносный пакет действительно облегчает доступ к API ИБ-компании, но при этом содержит бэкдор, ворующий конфиденциальные данные из систем разработчиков.

Фальшивка, явно созданная для атаки на цепочку поставок, была загружена в публичный репозиторий 11 декабря из-под аккаунта возрастом меньше недели. В течение двух следующих дней автор вредоносного проекта выпустил 20 обновлений. Согласно статистике PyPI, забэкдоренный софт, заимствующий известное имя, скачали более 1000 раз до того, как он был изъят из загрузок.

 

Проведенный в ReversingLabs анализ показал, что поддельная библиотека представляет собой полнофункциональный клиент SentinelOne, но содержит также два дополнительных файла api.py. Эти довески активируются только при вызове связанного зависимостью компонента и демонстрируют подозрительное поведение — перечисляют файлы в папках, удаляют файлы и папки, создают новый процесс, подключаются к удаленному серверу по IP-адресу (54[.]254.189.27).

Добавленный бэкдор предназначен в основном для эксфильтрации данных среды разработки. С этой целью вредонос ворует историю выполнения шелл-команд и содержимое папки SSH — сохраненные ключи и конфигурационные данные, в том числе учетки и секреты для получения доступа к Git, Kubernetes и AWS. Собранная информация вместе с листингом корневого каталога отсылается на C2-сервер.

Разбор многочисленных апдейтов фейкового пакета показал, что вирусописатель совершенствовал функциональность сбора данных на различных платформах. Первоначальный вариант бэкдора не учитывал особенности ОС, под которой запущен, и Linux-версия алгоритма работала некорректно.

В рамках данной вредоносной кампании, которую исследователи нарекли SentinelSneak, были также опубликованы пять пакетов без вредоносных api.py — по всей видимости, тестовые образцы. Их загрузили на PyPI в период с 8 по 11 декабря.

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