Group-IB обнаружила уязвимость «нулевого дня» в Adobe Reader

Group-IB обнаружила уязвимость «нулевого дня» в Adobe Reader

Специалистами компании Group-IB обнаружена недокументированная ранее уязвимость в одном из самых популярных средств просмотра и работы с форматом PDF — Adobe Reader X/XI. Данная уязвимость представляет особый интерес для киберпреступников, так как позволяет злоумышленникам с повышенным процентом успешной эксплуатации заражать вредоносными программами компьютеры пользователей через современные интернет-браузеры.

Для эксплуатации обнаруженной уязвимости «нулевого дня» необходимо сформировать специальным образом PDF-файл, содержащий искаженные формы. Злоумышленник отправляет его по электронной почте в качестве вложения либо предоставляет ссылку на открытие такого документа, после чего успешно выполняется вредоносный код на компьютере жертвы. Уязвимость частично включена в отдельные наборы вредоносного программного обеспечения, направленного на хищение средств в онлайн-банкингах с использованием банковских троянов таких, как Zeus, Spyeye, Carberp, Citadel. Стоимость подобных уязвимостей на рынке киберпреступности варьируется от 30000 до 50000 долларов.

«Для успешной эксплуатации этой уязвимости необходимы специальные условия: к примеру, чтобы осуществилось неавторизированное исполнение произвольного кода необходимо закрытие интернет-браузера либо его перезагрузка, — комментирует Андрей Комаров, директор департамента международных проектов, аудита и консалтинга Group-IB. — Другим вариантом эксплуатации уязвимости является инициализация интерактивного взаимодействия с пользователем, согласно которому жертве потребуется подтвердить какое-либо действие в контексте открытого документа, после чего выполнится вредоносный код».

Одной из существенных особенностей является тот факт, что ранее не было афишировано ни одного эксплойта под указанную версию Adobe Reader по причине наличия встроенной «песочницы» (Sandbox, Protected View — http://blogs.adobe.com/asset/2010/10/inside-adobe-reader-protected-mode-...), которая ограничивает возможности выполнения произвольного кода за счет внутренних инструкций и специальной среды исполнения.

«Уязвимости "нулевого дня" влекут за собой появление новых способов распространения вредоносного кода, что активно используется киберпреступниками для создания эффективного механизма заражения, — добавляет Дэн Клементс, директор Group-IB US. — Наибольший риск для пользователей создают именно продукты массового использования, такие как популярный Adobe Reader. Поэтому в ближайшее время можно ожидать выхода обновления для этой программы, которое позволит закрыть обнаруженную уязвимость».

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