Flash-изъян открыл взломщикам путь в сеть RSA

Flash-изъян открыл взломщикам путь в сеть RSA

Внутреннее расследование, которое проводит RSA Security по факту мартовского проникновения злоумышленников в ее локальную вычислительную сеть, начинает приносить некоторые плоды, которые можно продемонстрировать публике. Так, компания сообщила, что киберпреступная операция началась с успешной атаки с использованием уязвимости в проигрывателе Flash от Adobe.


Речь идет о хронологически последней ошибке безопасности, известия о которой появились в середине марта; Anti-Malware.ru писал об этом изъяне. На тот момент, когда взломщики предпринимали нападение на RSA, соответствующих исправлений для опасной уязвимости еще не существовало. Сообщается, что злоумышленники направили двум небольшим группам сотрудников компании электронные письма со вредоносными вложениями - книгами Microsoft Excel, в которые были внедрены особые Flash-объекты; их запуск приводил к установлению удаленного контроля над пораженным компьютером.

Усилия киберпреступников увенчались успехом: один из работников заинтересовался файлом под названием "План найма сотрудников на 2011 год" и открыл его. Эксплуатация изъяна во Flash-проигрывателе позволила взломщикам внедрить в компьютер жертвы инструментарий удаленного управления Poison Ivy и извлечь аутентификационные сведения для доступа к некоторым информационным активам RSA. Затем злоумышленники провели поиск важных сведений и получили копии тех данных, которые их заинтересовали.

Похоже, что на персональных компьютерах в локальной сети компании использовались устаревшие версии офисных пакетов Microsoft: в наиболее актуальном на данный момент выпуске Office 2010 имеется встроенная защита от подобных атак. Во-первых, там используется механизм предотвращения исполнения данных (DEP), а во-вторых, внедренные объекты, равно как и прочее потенциально опасное содержимое, запускаются в безопасной среде. Office 2003 и 2007 такими средствами борьбы с угрозами не располагают.

В то же время RSA так до сих пор и не сообщила, какие именно информационные активы попали в руки злоумышленников. Официальные лица компании признают, что эти данные "имели отношение" к системам двухфакторной аутентификации SecurID, но и не более того. Формулировка эта довольно расплывчата и может обозначать практически все, что угодно - от эскизов дизайна аппаратных ключ-меток до корневых криптоалгоритмов мандатного контроля; неудивительно, что клиенты RSA Security и поныне пребывают в тревоге, а конкуренты оперативно разворачивают миграционные акции.

Computerworld

Письмо автору

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