Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve: Игнорировать сообщения эксперта об уязвимостях Steam было ошибкой

Valve сдалась и признала свою ошибку в части отсутствия оперативной реакции на информацию об уязвимостях в клиенте Steam. Более того, корпорация даже назвала игнорирование эксперта и его бан в программе поиска уязвимостей ошибкой.

Быстро спохватившись — видимо, испугавшись реакции сообщества и публикации второй 0-day в Steam, — Valve выпустила соответствующий патч и даже обновила правила программы поиска багов.

В настоящее время компания также занимается выяснением обстоятельств бана исследователя Василия Кравца, который жаловался, что его сообщения об уязвимостях игнорируются разработчиками.

Напомним, что российский исследователь в области кибербезопасности Василий Кравец опубликовал детали ещё одной уязвимости в клиенте Steam — это уже вторая 0-day, раскрытая Василием за последние две недели.

Кравец подчеркнул, что у него не было возможности сообщить Valve ещё об одной проблеме безопасности по той причине, что компания просто забанила его в своей программе по поиску багов (располагается на площадке HackerOne).

Ранее мы писали, что на просторах Сети появилась новая изощренная мошенническая схема, с помощью которой злоумышленники атакуют пользователей Steam. Специальный сайт, который якобы бесплатно раздаёт игры, на деле используется для взлома аккаунтов Steam.

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