В Drupal устранили критические баги, для которых уже есть эксплойты

В Drupal устранили критические баги, для которых уже есть эксплойты

В Drupal устранили критические баги, для которых уже есть эксплойты

В CMS-системе Drupal пропатчены две опасные уязвимости, связанные с использованием сторонней библиотеки PEAR Archive_Tar. Ее разработчики уже выпустили обновление, теперь соответствующие изменения внесены в ядро Drupal.

Названная библиотека предназначена для обработки архивных tar-файлов в PHP. Обе новых уязвимости (CVE-2020-28948 и CVE-2020-28949) позволяют обойти защиту Archive_Tar  от атак, использующих возможность десериализации метаданных из файлов Phar (PHP Archive).

Эксплуатация в данном случае осуществляется через манипуляции с именами файлов и грозит исполнением вредоносного PHP-кода или перезаписью важных файлов — таких как /passwd и /shadow.

Команда Drupal признала оба бага критичными, оценив их в 18 баллов из 25 возможных по шкале, рекомендованной NIST (американским Институтом стандартов и технологий). При этом было отмечено, что использование новых брешей в CMS-системе возможно лишь при настройках, разрешающих загрузку файлов .tar, .tar.gz, .bz2 или .tlz.

Наличие уязвимостей подтверждено для Drupal версий 7 и 9, а также веток 8.8 и 8.9. Поскольку PoC-эксплойт уже опубликован, патчи для CMS были выпущены в экстренном порядке. Пользователям Drupal рекомендуется как можно скорее произвести обновление до сборки 7.75, 9.0.9, 8.8.12 или 8.9.10. Если такой возможности нет, стоит пока запретить загрузку файлов указанных форматов из недоверенных источников.

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