Trusteer обвинили в краже кода

Trusteer обвинили в краже кода

Конкурент известного поставщика защитных решений - компания Blue Gem Security - оформила иск в суд, в котором утверждается, что продукты Trusteer содержат фрагменты кода, принадлежащего к программным разработкам истца. Ответчик решительно возражает и готов доказывать свою невиновность.


Юристы Blue Gem намерены потребовать возмещения материального ущерба в размере 18 млн. долларов за то, что специалисты Trusteer скопировали у их компании и вставили в свое решение Rapport участки кода, отвечающие за совместимость антикейлоггерного программного обеспечения с различными типами чипсетов Intel. В сущности, эти фрагменты представляют собой единый модуль, который Blue Gem называет "Intel Compatibility Code"; истец заявляет, будто в продукте Trusteer данный модуль воспроизведен практически дословно.

В частности, в иске указывается, что средство обеспечения безопасности транзакций Rapport содержит специфические элементы Intel Compatibility Code, которые программисты Trusteer не имели бы никаких оснований включать в свой продукт, если бы они писали код самостоятельно. Например, рассматриваемое программное решение использует проверку двух условий, аналогичных тем, что применяются в разработке Blue Gem Total Privacy, дабы понять, не является ли компьютер образцом определенной модели ноутбуков Toshiba; заявители отмечают, что "это нестандартный, особый способ, созданный специально для выявления конкретного типа компьютера, который вызывал проблемы в работе Total Privacy".

Также в исковом заявлении говорится, что Rapport заменяет данные о кодах нажатых пользователем клавиш на идентификаторы 0xFA; в продукте Blue Gem для подмены сведений используется точно такая же подставная величина. Подобное явление также не кажется юристам истца простым совпадением - есть множество других вариантов, которые могли бы выбрать программисты Trusteer, будь их код авторским.

На основании всех этих совпадений Blue Gem заключает, что специалисты конкурента дезассемблировали или декомпилировали ее продукты, извлекли интересовавший их код и внедрили в свое защитное решение. Руководство Trusteer, в свою очередь, заявило, что все это "ложные и безосновательные обвинения", которые компания-ответчик будет опровергать в ходе судебных разбирательств.

The Register

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