Разработчики OpenSSL устранили две серьезные уязвимости

Разработчики OpenSSL устранили две серьезные уязвимости

Разработчики OpenSSL устранили две серьезные уязвимости

В конце прошлой недели разработчики проекта OpenSSL представили исправление двух уязвимостей, одна из которых была оценена как критическая. Проблемы распространялись на версии OpenSSL 1.0.1 и 1.0.2, поэтому было представлено два новых релиза: 1.0.1r и 1.0.2f.

Критическая уязвимость получила идентификатор CVE-2016-0701 и была обнаружена в версии 1.0.2. Брешь относилась к работе алгоритма Диффи-Хеллмана (DH): как оказалось, в некоторых случаях серверы использовали одни и те же, повторяющиеся простые числа, что значительно ослабляло криптографию. Злоумышленник мог совершить множество «рукопожатий» с уязвимой машиной и, фактически, по кусочкам собрать ключ дешифровки, пишет xakep.ru.

Корень проблемы скрывался в опции SSL_OP_SINGLE_DH_USE, которая была отключена по умолчанию. Вышедший патч переводит SSL_OP_SINGLE_DH_USE во включенное по умолчанию состояние, то есть сервер более не будет использовать одну и ту же секретную экспоненту DH. Стоит отметить, что многие популярные приложения не были подвержены данной проблеме и до выхода исправления. Так, разработчики Apache уже давно включили SSL_OP_SINGLE_DH_USE сами.

Вторая, менее опасная уязвимость получила идентификатор CVE-2015-3197 и затрагивает как версию 1.0.2, так и 1.0.1. Баг позволял злоумышленнику принудительно понизить SSLv3-соединение до менее надежного SSLv2 через SSL_OP_NO_SSLv2. Атаку можно было осуществить,  даже если SSLv2 шифрование отключено на сервере вовсе.

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