Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Adobe открыла исходный код инструмента для поиска утёкших учётных данных

Компания Adobe открыла исходный код инструмента, способного идентифицировать сгенерированные случайным образом строки. Разработка будет также полезна для вычисления скомпрометированных учётных данных.

Инструмент получил имя Stringlifier. Он написан на Python и задействует машинное обучение, чтобы отличить сгенерированную случайным образом последовательность от нормальной последовательности текста.

В частности, детище Adobe отлично подойдёт для анализа логов приложений или записей, касающихся безопасности. Например, если понадобится вычислить случайно скомпрометированные учётные данные.

Stringlifier легко может распознать хеши, ключи API, сгенерированные пароли, а также случайные строки в исходном коде, логах или файлах конфигурации.

Исходный код инструмента разработчики опубликовали в собственном репозитории GitHub. По словам Adobe, Stringlifier уже использовался внутри компании для выявления случайных строк, аномалий в базах данных и т. п. Однако в связке с ним Abode использовала другую разработку — Tripod.

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