Уязвимость в брандмауэре Little Snitch опасна для macOS в целом

Уязвимость в брандмауэре Little Snitch опасна для macOS в целом

Уязвимость в брандмауэре Little Snitch опасна для macOS в целом

Патрик Уордл (Patrick Wardle), глава компании Synack, рассказал об уязвимости в межсетевом экране для Mac OS X (теперь macOS) — Little Snitch. Незначительный на первый взгляд баг может привести к полной компрометации: злоумышленник сможет получить в системе root-права и выполнить произвольный код в контексте ядра.

Еще в январе 2016 года Уорд обнаружил, что в Little Snitch наличествует уязвимость типа heap overflow, которая позволяет локальному пользователю или непривилегированной малвари повысить свои права в системе до уровня root и выполнить неподписанный код непосредственно в ядре.

О проблеме Уордл сообщил 17 января, и через одиннадцать дней уязвимость была исправлена с выходом версии 3.6.2. Компания Objective Development, разработавшая Little Snitch сообщает, что январская версия и все последующие уже не подвержены означенному багу. Также разработчики отмечают, что у них и Патрика Уордла нет информации о том, что брешь использовалась злоумышленниками, пишет xakep.ru.

Хотя проблему устранили довольно быстро, Уордл рассказал журналистами издания SecurityWeek, что он остался недоволен действиями Objective Development. Дело в том, что при описании бага разработчики предпочли отделаться общими фразами, тогда как по мнению исследователя: «это серьезная и редкая проблема, способная спровоцировать kernel panic». Уордл склонен считать, что опасность уязвимости занизили совершенно умышленно.

Помимо обнаружения проблемы с переполнением хипа исследователь сумел обойти брандмауэр несколькими путями, в том числе, симулируя взаимодействие с пользователем и обманывая правила. Уордл даже сравнил Little Snitch  со встроенным файрволом Windows, каким тот был десять лет назад. При этом исследователь признает, что Little Snitch в целом — это хороший продукт, которым он пользуется сам.

Подробно о найденных брешах Уордл обещает рассказать на конференции DEF CON, которая состоится в августе.

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