Арсенал криптоджекера FritzFrog пополнился эксплойтами Log4Shell и PwnKit

Арсенал криптоджекера FritzFrog пополнился эксплойтами Log4Shell и PwnKit

Арсенал криптоджекера FritzFrog пополнился эксплойтами Log4Shell и PwnKit

На p2p-ботнет FritzFrog загружена новая версия зловреда, вооруженная эксплойтом Log4Shell для дальнейшего распространения инфекции по сети. Пуская его в ход, троян старается охватить как можно больше уязвимых Java-приложений.

Написанный на Go вредонос FritzFrog с функциями червя объявился в интернете в январе 2020 года. В нем реализована поддержка аппаратных платформ AMD и ARM; для проникновения на серверы до сих пор использовался только брутфорс SSH.

Ботнет, созданный на основе трояна, используется для добычи криптовалюты. На настоящий момент наблюдатели из Akamai суммарно насчитали свыше 20 тыс. атак FritzFrog и более 1,5 тыс. успешных заражений.

Анализ новейшей версии зловреда показал, что для горизонтального перемещения по сети он теперь использует также Log4Shell. По всей видимости, ботоводы сделали ставку на небрежность сисадминов, которые обычно исправно латают устройства с выходом в интернет, но обделяют вниманием внутренние хосты, считая эксплойт в этом случае маловероятным.

 

Компонент FritzFrog, отвечающий за брутфорс SSH, вирусописатели обновили: троян теперь ищет такие цели, сканируя несколько системных журналов на зараженном хосте. Он также научился повышать свои привилегии в системе, оперируя еще одним эксплойтом — PwnKit (CVE-2021-4034).

Арсенал средств защиты FritzFrog от обнаружения (поддержка C2-связи через Tor, очистка системы от конкурентов) тоже расширился. Он теперь старается не записывать свои файлы на диск и для этого использует Linux-механизм Dev Shm (межпроцессный обмен данными через общую память) и функцию memfd_create() для создания в памяти анонимных файлов.

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