Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

Фреймворк Sliver в пакетах PyPI используется в атаках на macOS-устройства

С помощью нового пакета, имитирующего популярную библиотеку Requests в каталоге Python (PyPI), злоумышленники атакуют устройства на macOS, используя фреймворк Sliver C2 для получения первоначального доступа к корпоративным сетям.

Специалисты Phylum обнаружили кампанию, включающую в себя несколько этапов и уровней обфускации, в том числе использование стеганографии в файле изображения PNG для скрытой установки полезной нагрузки Sliver.

По предварительной информации, вредоносный пакет был удален из PyPI. Но сам факт его обнаружения доказывает, что Sliver всё чаще используется злоумышленниками для удаленного доступа к корпоративным сетям.

Sliver является кросс-платформенным (Windows, macOS, Linux) набором инструментов на языке Go с открытым исходным кодом, предназначенным для работы «красных команд», имитирующих действия противника при тестировании защитных систем.

Sliver обладает рядом преимуществ: генерация пользовательских имплантов, возможности управления с сервера (C2), инструменты-скрипты для постэксплуатации и богатые возможности эмуляции атак.

Именно поэтому начиная с 2022 года хакеры стали все чаще использовать данный имплант как альтернативу коммерческому фреймворку для пентеста — Cobalt Strike, который, в отличие от Sliver, стало легче обнаруживать и блокировать.

Специалисты из SentinelOne также стали замечать, что целью Sliver становятся устройства на macOS. Они обнаружили имплант, установленный в поддельном приложении VPN.

Спустя год стало понятно, что внедрение Sliver хакерами неуклонно растет, когда фреймворк был замечен в BYOVD-атаках и операциях с программами-вымогателями.

В феврале 2024 года специалисты по кибербезопасности CISA и ФБР подтвердили растущий статус Sliver как одного из распространенных имплантов, используемых хакерами для взлома сетей.

В кампании, замеченной Phylum, атака начинается с вредоносного пакета Python для macOS под названием «requests-darwin-lite», который представляется как полноценный форк популярной библиотеки Requests.

Размещенный на PyPI пакет содержит бинарник Sliver в файле изображения PNG размером 17 МБ с логотипом Requests.

Во время установки на macOS класс PyInstall выполняет декодирование base64-кодированной строки для запуска команды (ioreg), которая извлекает UUID (универсальный уникальный идентификатор) системы. Он проверяет, что пакет устанавливается на реальную цель, сравнивая с заранее определенным UUID.

Вредоносный файл setup.py

Источник: Phylum

 

Если UUID совпадает, двоичный файл Go внутри PNG-файла считывается и извлекается из определенного смещения в файле.

Двоичный файл Sliver записывается в локальный файл, но уже с измененными правами доступа к файлу для того, чтобы сделать его исполняемым, и в конечном счете запускается в фоновом режиме.

Сразу после сообщения Phylum команде PyPI о requests-darwin-lite, пакет был изъят из доступа. К вредоносным версиям относились 2.27.1 и 2.27.2.

По мнению экспертов Phylum, данная кампания была целенаправленной, учитывая проверку UUID. Возможно, именно поэтому злоумышленники вернули пакет в безвредное состояние, чтобы не привлекать внимания.

В прошлом месяце исследователи обнаружили новую широкомасштабную вредоносную кампанию под названием SteganoAmor. Злоумышленники скрывали вредоносный код внутри изображений с помощью стеганографии с целью доставки различных вредоносных инструментов на целевые системы. 

Хакеры совершили более 320 атак, направленных на различные отрасли и страны.

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