В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

В Foxit PDF Reader и Editor закрыли опасные уязвимости, в том числе RCE

Вышедшее на этой неделе обновление 2024.4 для Foxit PDF Reader / Editor (Windows и macOS) устраняет около десятка уязвимостей. Некоторые из них грозят удаленным выполнением вредоносного кода в системе.

На настоящий момент CVE-идентификаторы и оценку по CVSS получили лишь две схожие проблемы Use-After-Free (по 8,8 балла). Остальные пока не внесены в базу NIST NVD, информация о них доступна лишь на сайте техподдержки Foxit Software.

Список закрытых уязвимостей:

  • ненадежный вызов URL при обработке XFA-форм; эксплойт можно провести с помощью документа PDF со встроенным вредоносным кодом или изображением и получить доступ к ресурсам, а также возможность выполнять различные действия от имени жертвы;
  • некорректная проверка цифровой подписи XFA-документов, позволяющая подменить ключ /NeedsRendering или содержимое контейнера TextField;
  • возможность раскрытия данных XFA и NTLM при выполнении функций app.openDoc и LaunchAction;
  • нарушение целостности памяти при обработке AcroForms, объектов флажка и 3D-объектов (CVE-2024-49576 и CVE-2024-47810); сбой приложения позволяет выполнить в системе сторонний код, ошибку можно вызвать, прислав пользователю специально созданный документ PDF со встроенным Javascript или заманив его на вредоносный сайт;
  • возможность подмены edputil.dll;
  • возможность выполнения произвольного кода с привилегиями SYSTEM из-за неадекватной проверки обновлений и плагинов при их установке.

Уязвимостям подвержены все прежние выпуски Foxit PDF Reader 2024, а также Editor версий 2024, 2023, 13, 12 и 11. Обновления с патчами вышли для обеих платформ и во всех затронутых ветках продуктов.

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