Патч для WP-плагина Loginizer автоматом раздали на миллион сайтов

Патч для WP-плагина Loginizer автоматом раздали на миллион сайтов

Патч для WP-плагина Loginizer автоматом раздали на миллион сайтов

Команда, отвечающая за безопасность WordPress, принудительно обновила плагин Loginizer до сборки 1.6.4 у всех пользователей. Обновление содержит патч для опасной уязвимости, позволяющей взломать сайт посредством SQLi-атаки (SQL injection, внедрение SQL-кода). В настоящее время число установок Loginizer превышает 1 миллион.

Этот WP-плагин предназначен для защиты от брутфорса; он по умолчанию включен и ограничивает число попыток регистрации на сайте, блокируя IP-адреса, превысившие заданный лимит. Пользователь Loginizer также может оперировать черными и белыми списками IP, отсеивать боты с помощью тестов reCAPTCHA, ввести двухфакторную аутентификацию или установить беспарольный вход.

Согласно описанию уязвимости, возможность SQLi возникла из-за неадекватной санации входных данных, которые плагин записывает в базу на стороне сервера. Для эксплуатации данной уязвимости злоумышленнику достаточно внедрить SQL-оператор в имя пользователя, которое он вводит при попытке регистрации на сайте.

«Это позволяет без авторизации полностью скомпрометировать WordPress-сайт», — комментирует Райан Дьюхёрст (Ryan Dewhurst), основатель и гендиректор проекта WPScan, регистрирующего уязвимости в ядре CMS-системы, ее темах и плагинах.

Заплатка, включенная в состав сборки 1.6.4 Loginizer, устраняет SQLi, а также обеспечивает дополнительные проверки на случай XSS-атаки.

Ввиду высокой опасности уязвимости и обширности пользовательской базы плагина безопасники WordPress приняли решение принудительно пропатчить все затронутые сайты. Механизм, позволяющий массово произвести обновление, присутствует в WordPress с 2013 года, однако его редко используют — только в тех случаях, когда баг очень опасен и широко распространен. К тому же подобный шаг неизменно вызывает недовольство пользователей, запретивших автоматическую установку обновлений.

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