Власти США займутся устранением проблем базы уязвимостей CVE

Власти США займутся устранением проблем базы уязвимостей CVE

Власти США займутся устранением проблем базы уязвимостей CVE

Правительство США хочет принять меры относительно базы данных общеизвестных уязвимостей информационной безопасности CVE (Common Vulnerabilities and Exposures). Известно, что в последнее время база страдает от различного рода проблем.

Напомним, что проект CVE был официально запущен для общественности в сентябре 1999 года. Над ее созданием работала корпорация MITRE, которая использовала средства правительства США.

Эта база содержит так называемые идентификаторы уязвимостей, с помощью которых легче отслеживать проблемы безопасности.

В большинстве современных программ кибербезопасности используются номера CVE для идентификации и отслеживания кибератак, которые используют определенные ошибки в программах (уязвимости). Эти система используется многими странами.

Однако за последние несколько лет система CVE испытывала ряд вполне определенных проблем. Наиболее очевидно это стало в конце 2015 и начале 2016 года. В частности, исследователи в области безопасности сообщали о больших задержках в присвоении идентификационных номеров тем или иным проблемам безопасности.

Некоторые эксперты даже объединились для создания альтернативной базы данных уязвимостей, которая получила название Distributed Weakness Filing (DWF). На тот момент MITRE объяснила задержки увеличением числа поставщиков программного обеспечения по сравнению с поздними 90-ми и ранними 2000-ми годами.

Также свою роль сыграло распространения систем SCADA и IoT.

Оба этих фактора поспособствовали значительному увеличению числа сообщений о новых уязвимостях, которые персонал CVE не был в состоянии оперативно обрабатывать. В конце 2016 года стало известно, что CVE не смогла присвоить идентификаторы 6 000 уязвимостям, которые были обнаружены еще в 2015 году.

После того как эти проблемы уже нельзя был игнорировать, Комитет Сената США по энергетике и торговле начал исследование системы с, это было в конце марта 2017 года. Сенат имеет право исследовать работу системы, так как та получает финансирование непосредственно от властей.

Теперь результаты исследования опубликованы, и Комитет готов предложить способы решения проблем CVE. В итоге был сделан следующий вывод — недостаточное финансирование Министерства внутренней безопасности (МВБ) США стало причиной того, что система CVE скатилась, накопив огромный список уязвимостей, которым не были присвоены идентфиикаторы.

Второй вывод — отсутствие должного надзора за программой CVE также повлекло за собой отставание системы идентификации.

Власти пообещали принять соответствующие меры, чтобы устранить все проблемы, которые в настоящее время мешают CVE быть на уровне.

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