Команда Red Hat выпустила рекомендации по смягчению уязвимости memcached

Команда Red Hat выпустила рекомендации по смягчению уязвимости memcached

Команда Red Hat выпустила рекомендации по смягчению уязвимости memcached

Команда Red Hat сообщила, что она осведомлена о серьезной угрозе атак DDoS, использующих уязвимость memcached в серверах, открытых на доступ извне. Также специалисты опубликовали ряд рекомендаций для пользователей, которые желают снизить воздействие этой бреши.

Прежде всего, грамотная настройка брандмауэра. Только в очень редких случаях сервер memcached должен быть доступ извне по Сети. Эксперты призывают пользователей установить брандмауэр, чтобы обеспечить доступ к серверам memcached только из локальной сети.

Не допускайте внешний трафик на порты, используемые memcached (например, на 11211, который используется по умолчанию). К примеру, фаервол Red Hat Enterprise Linux не разрешает доступ к этому UDP-порту в конфигурации по умолчанию.

Во-вторых, отключить UDP.

«Если вам не требуется использовать UDP для memcached, мы настоятельно рекомендуем переключиться на TCP-соединения для вашего сервера (для этого надо добавить "-U 0" в переменную OPTIONS в /etc/sysconfig/memcached). Если вам требуется использование UDP, а также необходим удаленный доступ к серверам memcached, рекомендуется настроить брандмауэр для разрешения соединений только с доверенных хостов», — пишет команда Red Hat.

Ниже приведен пример файла /etc/sysconfig/memcached с отключенным UDP:

PORT="11211"
USER="memcached"
# max connection 2048
MAXCONN="2048"
# set ram size to 2048 - 2GiB
CACHESIZE="4096"
# disable UDP and listen to loopback ip 127.0.0.1
OPTIONS="-U 0 -l 127.0.0.1"

Более подробные рекомендации по правильной конфигурации memcached специалисты Red Hat опубликовали здесь.

Напомним, что в конце февраля мы сообщали, что утилита для кеширования memcached используется для DDoS-атак. А в пятницу стало известно о крупнейшей в истории DDoS-атаке, совершенной на Github, в которой как раз использовалась уязвимость memcached.

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