Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

Популярную ИИ-библиотеку LiteLLM заразили бэкдором через PyPI

В экосистеме ИИ-разработки всплыла неприятная история: исследователи из Endor Labs обнаружили, что популярная Python-библиотека LiteLLM, у которой больше 95 млн загрузок в месяц, была скомпрометирована в репозитории PyPI. Через заражённые версии злоумышленники распространяли многоступенчатый бэкдор.

Речь идёт о версиях 1.82.7 и 1.82.8. Причём в официальном GitHub-репозитории проекта такого вредоносного кода не было.

Проблема возникла именно в пакетах, опубликованных в PyPI: туда попал файл с закладкой, который декодировал и запускал скрытую нагрузку сразу после импорта библиотеки.

Во второй заражённой версии, 1.82.8, схема стала ещё жёстче. Пакет устанавливал .pth-файл в директорию site-packages, из-за чего вредоносный код мог запускаться вообще при любом старте Python, даже если сам LiteLLM никто не импортировал.

После запуска зловред начинал искать самое ценное: SSH-ключи, токены AWS, GCP и Azure, секреты Kubernetes, криптокошельки и другие конфиденциальные данные. Если заражение происходило в контейнерной или кластерной среде, вредонос пытался двигаться дальше по инфраструктуре, в том числе через развёртывание привилегированных подов на узлах Kubernetes.

Для закрепления на хосте атакующие, как сообщается, ставили systemd-бэкдор sysmon.service, который регулярно связывался с командным сервером и мог получать новые команды или дополнительные вредоносные модули.

Специалисты считают, что за атакой стоит группировка TeamPCP, которая в последнее время явно разошлась: до этого её уже замечали в инцидентах, затронувших GitHub Actions, Docker Hub, npm и OpenVSX.

Украденные данные, по информации исследователей, шифровались и отправлялись на сервер атакующих. Для маскировки использовались домены, внешне похожие на легитимные, например models.litellm[.]cloud и checkmarx[.]zone.

Сейчас разработчикам и DevOps-командам советуют как можно быстрее проверить окружение. Последней известной чистой версией LiteLLM считается 1.82.6. Если в системе использовались 1.82.7 или 1.82.8, нужно проверить наличие файла litellm_init.pth, артефактов вроде ~/.config/sysmon/sysmon.py и сервиса sysmon.service.

Selectel покупает M1Cloud за 2,6 млрд и усиливает приватные облака

Selectel покупает облачного провайдера M1Cloud за сумму до 2,6 млрд рублей. Компания получит 100% ООО «Стек Групп» и укрепит позиции на рынке приватных облаков. M1Cloud больше 15 лет создаёт высоконадёжную виртуальную инфраструктуру на базе партнёрских дата-центров в Москве.

Услугами провайдера пользуются свыше 170 представителей среднего и крупного бизнеса. Главная специализация компании — развёртывание и сопровождение приватных облачных решений.

После закрытия сделки клиенты M1Cloud получат доступ к более широкому портфелю продуктов и инфраструктурной экспертизе Selectel. Резких движений не планируется: действующие сервисы продолжат работать в обычном режиме, а условия их предоставления обещают сохранить без изменений.

В Selectel называют покупку последовательным шагом по усилению присутствия на облачном рынке. Компания намерена объединить органический рост с точечными приобретениями, которые способны расширить компетенции и принести дополнительную ценность бизнесу.

В данном случае целью стал сегмент приватных облаков, особенно востребованный компаниями с повышенными требованиями к безопасности, управляемости и отказоустойчивости инфраструктуры.

Сама Selectel подходит к покупке не с пустыми карманами. За первое полугодие 2026 года её выручка достигла 10,2 млрд рублей, увеличившись на 14% год к году. Рентабельность по скорректированной EBITDA составила внушительные 53%, а клиентская база выросла до 44,5 тысячи заказчиков.

Теперь к этой облачной машине присоединится M1Cloud. Если интеграция пройдёт без турбулентности, Selectel получит новые компетенции и корпоративных клиентов, а заказчики M1Cloud — заметно более крупную инфраструктурную платформу.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru