Критическое обновление Java SE устраняет 50 уязвимостей

Критическое обновление Java SE устраняет 50 уязвимостей

Компания Oracle представила крупнейшее в истории обновления с исправлением проблем безопасности в Java SE - Java SE 7 Update 13 и Java SE 6 Update 39, в которых устранено 50 уязвимостей, 26 из которым присвоен максимальный уровень опасности (CVSS Score 10.0), подразумевающий возможность выхода за пределы изолированного окружения виртуальной машины и инициирования выполнения кода в системе при обработке специально оформленного контента.

Изначально, выпуск обновлений был запланирован на 19 февраля, но был выпущен раньше срока, так как одна критическая уязвимость, исправленная в браузерном Java-плагине, имеет характер zero-day проблемы, для которой в сети уже зафиксированы факты эксплуатации. Все критические проблемы подвержены удалённой эксплуатации без необходимости аутентификации. 23 критические уязвимости проявляются на стороне клиента при обработке в браузерном плагине специально оформленного Java Web Start приложения или Java-апплета, трём проблемам подвержены как клиентские, так и серверные системы (эксплуатация через обращение к серверному API), передает uinc.ru.

Отдельно отмечаются 2 уязвимости в серверном компоненте JSSE (Java Secure Socket Extension). Из общего числа проблем 49 уязвимостей могут быть эксплуатированы удаленно с вектором атаки через сеть без предварительной аутентификации. 39 уязвимостей выявлено в Java Runtime Environment, а 11 в JavaFX. Из уязвимостей в JRE две проблемы найдены в 2D-подсистеме, 4 в CORBA, 4 в AWT, 10 в Deployment Toolkit, 3 в JMX, 5 в библиотеках, 2 в JSSE, 1 в Java Beans, 1 в системе скриптинга, 1 в звуковой подсистеме, 1 в инсталляторе, 1 в JAX-WS, 1 в JAXP, 1 в RMI, 1 в сетевой подсистеме.

В анонсе Oracle отмечается, что опасность эксплуатации проблем безопасности снижена благодаря тому, что начиная с Java SE 7 Update 11 был изменён предлагаемый по умолчанию уровень безопасности. Если ранее при выполнении апплетов использовался средний уровень безопасности, то теперь задействован наивысший уровень, включающий дополнительные проверки и требующий обязательного ручного подтверждения запуска в браузере неподписанных апплетов, приложений Java Web Start или JavaFX. Тем не менее, Адам Говдяк (Adam Gowdiak), известный польский исследователь безопасности, недавно заявил, что уровни безопасности можно обойти и они эффективны только в теории.

На практике же, достаточно быстро удалось найти уязвимость, позволяющую обеспечить выполнение вредоносного ПО даже при активации наивысшего уровня защиты, вообще запрещающего запуск неподписанных апплетов. Используя указанную уязвимость вредоносное ПО как и раньше может запускаться с открытой страницы, абсолютно незаметно для пользователя.

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