WinRAR снова чинит опасную дыру: архив мог привести к переполнению памяти

WinRAR снова чинит опасную дыру: архив мог привести к переполнению памяти

WinRAR снова чинит опасную дыру: архив мог привести к переполнению памяти

RARLAB выпустила WinRAR 7.23 и закрыла уязвимость CVE-2026-14191, связанную с обработкой восстановительных томов RAR5. Проблема затрагивает WinRAR, RAR и UnRAR до версии 7.23. Подтверждённых кибератак пока нет, но расслабляться всё равно рано.

Ошибка находится в парсере файлов .rev. WinRAR неправильно рассчитывал размер внутреннего списка по первому .rev-файлу, а затем доверял значениям из следующих файлов набора.

Проверки на соответствие реальному размеру не было, из-за чего специально подготовленный архив мог записать данные за пределы буфера.

Итог — переполнение буфера, повреждение памяти и потенциальная возможность для дальнейшей атаки. В лучшем случае приложение просто упадет. В худшем — злоумышленник попробует использовать сбой для выполнения вредоносного кода.

Для срабатывания уязвимости нужно действие пользователя: жертва должна запустить проверку или восстановление вредоносного архива. Но это как раз тот сценарий, который для архиваторов выглядит вполне буднично.

Уязвимость особенно неприятна из-за популярности WinRAR. Архиватор установлен на огромном количестве компьютеров, а такие программы злоумышленники любят: пользователи открывают архивы регулярно и часто без особых подозрений. Тем более что другие баги WinRAR уже активно эксплуатировались в атаках в 2025 году.

В версии 7.23 RARLAB также усилила обработку символических ссылок при распаковке и обновила встроенную библиотеку 7-Zip, чтобы подтянуть исправления из основного проекта. При этом UnRAR.dll не обрабатывает recovery-volume файлы, поэтому именно этот компонент неуязвим к CVE-2026-14191.

Пользователям следует обновиться до WinRAR 7.23 как можно скорее. До установки патча лучше не запускать проверку и восстановление .rev-наборов из непроверенных источников и в целом осторожнее относиться к архивам от неизвестных отправителей.

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