Новый Android-бэкдор Wpeeper использует WordPress-сайты как ретрансляторы

Новый Android-бэкдор Wpeeper использует WordPress-сайты как ретрансляторы

Новый Android-бэкдор Wpeeper использует WordPress-сайты как ретрансляторы

Новый бэкдор, атакующий смартфоны на Android и получивший имя Wpeeper, выдает себя за популярный сторонний магазин приложений Uptodown App Store (насчитывает более 220 млн загрузок). Wpeeper отличается работой в связке со взломанными сайтами на WordPress.

Скомпрометированные веб-ресурсы используются в качестве ретрансляторов для командных серверов (C2), что помогает операторам уйти от детектирования.

Новый вредонос привлек внимание команды QAX XLab 18 апреля 2024 года. На бэкдор исследователи вышли при анализе неизвестного файла ELF, встроенного в APK. В тот момент на этот файл не реагировал ни один из антивирусных движков на площадке VirusTotal.

В отчете специалистов отмечается, что активность Wpeeper резко остановилась 22 апреля, скорее всего, чтобы не «засветиться» и не привлечь внимание исследователей.

Опираясь на данные Google и Passive DNS, команда XLab сделала вывод, что Wpeeper удалось заразить уже тысячи устройств. Однако истинный масштаб кампании по распространению бэкдора пока оценить нельзя.

 

В атаках Wpeeper особый интерес представляет использование скомпрометированных веб-сайтов на WordPress в качестве точек ретрансляции. Такой подход маскирует местоположение реальных командных серверов.

Любые команды, отправленные с C2, проходят через упомянутые ресурсы. Более того, такие команды зашифрованы AES и подписаны с использованием алгоритма ECDSA (задействуется криптография на эллиптических кривых).

 

Wpeeper может также динамически обновлять C2-серверы, поэтому если один из WordPress-сайтов выпал из схемы, на его место оперативно приходят другие. Основная задача Wpeeper — красть данные жертвы, список функциональных возможностей бэкдора выглядит так:

  1. Вытаскивать данные о зараженном устройстве: сведения об операционной системе и аппаратной составляющей;
  2. Формировать список всех установленных приложений;
  3. Получать новые адреса командных серверов и обновлять список источников;
  4. Регулировать частоту связи с командным сервером;
  5. Получать новый открытый ключ для верификации подписей команд;
  6. Загружать произвольные файлы с C2;
  7. Получать информацию о конкретных файлах, хранящихся на устройстве;
  8. Получать информацию о конкретных директориях на устройстве;
  9. Запускать команды;
  10. 10.Загружать и запускать файлы;
  11. 11.Обновлять вредоносную составляющую;
  12. 12.Удалять бэкдор с устройства;
  13. 13.Загружать файл с конкретного URL и запускать его.

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