CrowdStrike: К масштабному сбою привёл баг валидатора контента

CrowdStrike: К масштабному сбою привёл баг валидатора контента

CrowdStrike: К масштабному сбою привёл баг валидатора контента

Специалисты компании CrowdStrike изучили причины недавнего крупномасштабного сбоя и пришли к выводу, что причиной стало корявое обновление конфигурации контента, которое должно было собрать телеметрию о новых методах киберпреступников.

После прохождения валидатора контента (Content Validator) апдейт не прошёл дополнительные проверки из-за предыдущего положительного опыта развёртывания шаблонов Inter-Process Communication (IPC).

Именно поэтому специалисты не смогли отследить проблему до того, как она добралась до онлайн-хостов, на которых была работал Falcon версии 7.11 и выше.

По словам CrowdStrike, компании в течение часа удалось отозвать обновление, но к тому времени, к сожалению, пострадали уже около 8,5 млн систем Windows.

Известно, что CrowdStrike использует данные конфигурации, которые принято называть типами шаблонов IPC. Они позволяют Falcon детектировать подозрительное поведение на устройстве.

Шаблоны IPC доставляются с регулярными обновлениями контента, которые в CrowdStrike именуют «Rapid Response Content». Этот контент может настраивать возможности детектирования, чтобы Falcon выявлял новые киберугрозы без необходимости накатывать полные апдейты.

Например, перед сбоем компания пыталась обновить конфигурацию, чтобы Falcon мог фиксировать вредоносное использование именованных каналов (Named Pipes) в распространённых C2-фреймворках.

Компонент Content Validator, отвечающий за проверку и утверждение шаблонов, одобрил три экземпляра: 5 марта, 8 и 24 апреля. На тот момент никаких проблем не обнаружилось.

19 июля компания развернула два дополнительных экземпляра шаблона IPC, в одном из которых и крылся баг конфигурации.

Напомним, в начале недели Microsoft выпустила кастомный WinPE-инструмент для восстановления системы и удаления забагованного обновления CrowdStrike.

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