Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

Функция уведомления об багах снижает количество уязвимого кода в GitHub

GitHub сообщает, что введение в прошлом году системы оповещений о нарушении безопасности привело к тому, что на платформе стало значительно меньше уязвимого кода.

Напомним, что команда разработчиков веб-сервиса для хостинга IT-проектов и их совместной разработки в середине ноября 2017 года объявила о внедрении новой функции безопасности, предназначенной для предупреждения разработчиков о наличии в их проектах уязвимого кода.

Эта функция ориентирована на поиск уже известных уязвимостей, например, в пакетах RubyGems и JavaScript NPM, для поиска используется база данных общеизвестных уязвимостей информационной безопасности CVE (Common Vulnerabilities and Exposures).

Когда эта база пополняется новой уязвимостью, все репозитории, использующие затронутую версию, сразу идентифицируются, а их разработчикам приходит уведомление о наличии проблемы безопасности. Причем пользователи могут выбрать способ оповещения — либо через аккаунт GitHub, либо по электронной почте.

Когда команда GitHub впервые представила новую функцию безопасности, разработчики первым делом сравнили список уязвимых библиотек с Графом зависимостей (Dependency Graph) во всех общедоступных репозиториях.

Граф зависимостей — функция в разделе Insights, где перечислены библиотеки, используемые проектом. Этот раздел также информирует пользователя об уязвимостях.

Первоначальное сканирование, проведенное GitHub, выявило более 4 миллионов уязвимостей в более чем 500 000 репозиториев. Владельцы проблемных репозиториев были незамедлительно уведомлены, и через две недели более 450 000 недостатков были устранены.

По данным GitHub, уязвимости в подавляющем большинстве случаев устраняются активными разработчиками в течение недели.

Напомним, в начале этого месяца стало известно, что Github подвергся крупнейшей DDoS-атаке из-за уязвимости 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