Эксперт взломал внутренние системы Microsoft, Apple, PayPal, Tesla

Эксперт взломал внутренние системы Microsoft, Apple, PayPal, Tesla

Эксперт взломал внутренние системы Microsoft, Apple, PayPal, Tesla

Исследователю в области кибербезопасности удалось взломать внутренние системы более чем 35 крупнейших компаний, среди которых были Microsoft, Apple, PayPal, Shopify, Netflix, Yelp, Tesla и Uber. В этом специалисту помогла новая атака на цепочку поставок софта.

В ходе отработки «взлома» специалист Алекс Бирсан смог загрузить вредоносную программу в репозитории с открытым исходным кодом, включая PyPI, npm и RubyGems. В результате этот зловред автоматически разошёлся по внутренним приложениям корпораций.

Продемонстрированный исследователем способ атаки отличается от похожих схем своей сложностью, при этом для его реализации от жертвы не требуется никаких действий. А всё потому, что атака задействует уязвимость в экосистемах, предназначенных для хранения исходного кода. Эта брешь получила название «путаница зависимостей».

Поскольку обнаруживший проблему безопасности эксперт не ставил целью по-настоящему ломать системы крупнейших корпораций, он открыл информацию о дыре представителям ИТ-гигантов. В результате этичный хакер заработал $130 000.

Идея нового вектора атаки пришла в голову Бирсану в прошлом году. Во время работы с Джастином Гарднером, другим экспертом, Алекс обратил внимание на одну деталь при взаимодействии с репозиториями npm.

Согласно описанию способа атаки на BleepingComputer, исследователь начал создавать фейковые проекты с теми же именами, что были в репозиториях npm, PyPI и RubyGems. Вскоре Бирсан понял следующую зависимость: если используемый приложением пакет находится как в публичном репозитории, так и в личном, то приоритет отдаётся именно публичному.

Используя эту особенность, специалист выполнил успешную атаку на цепочку поставок и добрался до систем Microsoft, Apple, PayPal, Shopify, Netflix, Tesla, Yelp и Uber. Этого удалось добиться простым размещением публично доступных пакетов с теми же именами, которые находились во внутренних системах корпораций.

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