Stuxnet, Flame и Duqu использовали GPL-код

Stuxnet, Flame и Duqu использовали GPL-код

Stuxnet, Flame и Duqu — три самые известные программы, предположительно созданные спецслужбами в качестве «кибеоружия» против других стран. Программа Stuxnet успешно вывела из строя 80% иранских центрифуг по обогащению урана, а шпионская программа Flame несколько лет скрытно работала на иранских компьютерах, установившись как обновление Windows.

На прошлой неделе предположения об американском заказе подтвердились: выяснилось, что президент Обама лично следил за внедрением вируса Stuxnet на иранские компьютеры. Насчёт Flame и Duqu прямых доказательств пока нет. Но вряд ли приходится сомневаться, что эти программы тоже созданы по заказу американцев.

Самое интересное, что во всех трёх программах использовалась библиотека LZO, которая распространяется строго под лицензией GNU GPL.

В программе Flame, кроме LZO, используются и другие проекты Open Source:

putty — лицензия MIT
libbz2 — лицензия типа BSD
zlib — своя лицензия
SQLite — общественное достояние
Lua — лицензия MIT

Как известно, GNU GPL требует распространения с двоичными файлами исходного кода программы или письменного обязательства его предоставить. Именно так и распространяется библиотека LZO. Условия GPL требуют также, что пользователи всех производных программ должны получать такие же права. То есть все производные программы, использующие код GPL, должны распространяться с открытыми исходными кодами или с обязательством их предоставить, сообщает habrahabr.ru.

Очевидно, Stuxnet, Flame и Duqu нарушат лицензию GPL, если авторы этих программ не предоставят свои исходные коды.

Проблема сейчас очень актуальна, потому что лучшие специалисты нескольких антивирусных компаний активно работают над реверс-инжинирингом Flame. Учитывая объём программы (20 мегабайт, сотни тысяч строк кода), это очень непростая задача. Что там говорить, если анализ Duqu продолжается не первый год и ещё далёк от завершения: специалистам «Лаборатории Касперского» только при помощи сообщества недавно удалось понять, на каком языке программирования написан фреймворк.

Венгерская компания CrySyS, которая первой обнаружила Flame, тоже до сих пор работает над анализом Duqu. Она опубликовала обращение к авторам программы Duqu выслать исходные коды на адрес duqusubmit@crysys.hu. Они обязаны сделать это по условиям лицензии, пусть даже анонимно.

Конечно, это скорее шутка. Но кто знает, может быть Фонд электронных рубежей или кто-нибудь другой, кто занимается судебной защитой проектов GPL, когда-нибудь подаст жалобу на американское правительство за нарушение авторского права.

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