В «облачных» браузерах могут скрываться угрозы

В «облачных» браузерах могут скрываться угрозы

Облачные браузеры – например, Opera Mini, Amazon Silk Could или Puffin Browser – могут предоставлять хакерам бесплатные вычислительные ресурсы. Такой вывод сделали американские исследователи, показавшие возможность анонимного использования вычислительной мощности облачных браузеров.

Облачные браузеры обеспечивают пользователей интерфейсом, а значительную часть вычислительных задач, связанных с обработкой содержимого веб-страниц, они передают на выполнение дистанционным серверам. Поэтому данный вид браузеров наиболее актуален для мобильных устройств, имеющих меньшие по сравнению с настольными компьютерами вычислительные ресурсы. С расширением использования смартфонов и планшетов облачные браузеры становятся всё более популярными и всё чаще привлекают внимание киберпреступников и специалистов по информационной безопасности, сообщает soft.mail.ru.

Используя модель распределённых вычислений Google MapReduce, американская исследовательская группа под руководством Уильяма Энка смогла успешно выполнить ряд стандартных функций вычисления в облачных инфраструктурах нескольких браузеров. По сути, исследователи показали возможность бесплатной эксплуатации вычислительного облака браузеров с целью выполнения посторонних задач.

«Злоумышленники могут с успехом применить эту уязвимость облачной инфраструктуры браузеров, – комментируют эксперты eScan в России и странах СНГ. – Например, они могут использовать свободные облачные ресурсы для взлома паролей и логинов пользователей. Необходимые для подбора ключа вычисления очень удобно проводить именно в облачной инфраструктуре, поскольку они значительно ускоряются путем распараллеливания и одновременного выполнения на нескольких машинах. Кроме того, киберпреступники имеют возможность производить через данную уязвимость успешные DDoS-атаки – например, давать вычислительному облаку некорректные или чрезмерно ресурсоёмкие задания, тем самым выводя его из строя и отключая от Интернета значительное количество обслуживаемых им устройств».

Для борьбы с данной угрозой эксперты eScan рекомендуют исключить возможность анонимного и бесконтрольного использования облачных ресурсов, то есть ввести обязательные учетные записи для каждого пользователя браузера и разграничить их права.

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