Новая критическая уязвимость в GraphicsMagick и ImageMagick

Новая критическая уязвимость в GraphicsMagick и ImageMagick

Новая критическая уязвимость в GraphicsMagick и ImageMagick

В пакетах ImageMagick и GraphicsMagick выявлена ещё одна опасная уязвимость (CVE-2016-5118), позволяющая выполнить произвольные команды shell при обработке специально оформленного имени файла. Проблема связана с передачей в вызов popen имени файла.

Без его проверки на наличие спецсимволов, что позволяет использовать модификатор "|", отвечающий за ответвление процесса для создания канала ввода-вывода. Передав вместо имени файла аргумент "|имя" можно выполнить произвольный код, например:

   convert '|echo Hello > hello.txt;' null:

Кроме эксплуатации приложений, для преобразования форматов изображений вызывающих утилиту convert, атака может быть проведена при обработке специально оформленных SVG- или MVG-файлов, в которых вместо ссылки на изображение может применяться конструкция:

SVG:

   xlink:href="|echo Hello > hello.txt; cat /usr/lib/firefox/browser/icons/mozicon128.png"

MVG:

  push graphic-context

  viewbox 0 0 640 480

  image copy 200,200 100,100 "|echo Hello > hello.txt; cat /usr/lib/firefox/browser/icons/mozicon128.png"

  pop graphic-context

Проблема присутствует в функции OpenBlob() из состава blob.c. Не исключено, что кроме утилиты convert и обработчиков SVG/MVG, уязвимость может проявляться и в других областях применения GraphicsMagick и ImageMagick. В качестве решения проблемы рекомендуется отключить использование функции popen, убрав флаг HAVE_POPEN в файле magick/blob.c ("#undef HAVE_POPEN"). На момент написания новости исправление доступно лишь в виде патча. Обновления пакетов для дистрибутивов еще не сформированы: Debian, Ubuntu, RHEL/CentOS, SUSE, openSUSE, FreeBSD, Fedora. 

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