Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Linux-боты V3G4 вселяются в IoT с помощью 13 эксплойтов

Специалисты подразделения Unit 42 компании Palo Alto Networks с июля фиксируют атаки нового Mirai-подобного бота. Зловред, которого нарекли V3G4, способен самостоятельно распространяться через брутфорс Telnet и SSH, а также с помощью уязвимостей в IP-камерах и сетевых устройствах, использующих Linux.

На настоящий момент выявлено три V3G4-кампании. В Palo Alto полагают, что во всех случаях действовала одна и та же криминальная группа: на это указывают наличие строки 8xl9 во всех именах вшитых C2-доменов, сходство скриптов-загрузчиков и функций клиентов, общие стоп-лист (список прибиваемых процессов) и ключ в связке дешифраторов XOR.

В арсенале зловреда эксперты суммарно насчитали 13 эксплойтов. Соответствующие уязвимости в IP-камерах, серверах, роутерах позволяют удаленно выполнить любой код — например, CVE-2019-15107 в админ-интерфейсе Webmi или прошлогодняя CVE-2022-26134 в Atlassian Confluence.

 

При запуске вредонос выводит в консоль сообщение xXxSlicexXxxVEGA. После этого проводится проверка на наличие в системе других экземпляров V3G4; при положительном результате клиент бота печатает ту же строку и завершает свой процесс.

 

Боты V3G4 также умеют избавляться от конкурентов; их стоп-лист процессов содержит четыре десятка имен, в том числе Masuta, Mozi и Reaper. Как и большинство наследников Mirai, новый IoT-зловред обладает DDoS-функциональностью, однако из техник ему подвластен только флуд — UDP, SYN, ACK и HTTP.

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