Favicon позволяет отслеживать пользователей, обходя VPN, режим Инкогнито

Favicon позволяет отслеживать пользователей, обходя VPN, режим Инкогнито

Favicon позволяет отслеживать пользователей, обходя VPN, режим Инкогнито

Файлы Favicon, по мнению немецкого исследователя Джонаса Стрехле, представляют определённую угрозу для конфиденциальности пользователей. Как отметил специалист, с помощью Favicon веб-сайты могут отслеживать перемещение в Сети, а также обходить VPN-сервисы и режим «Инкогнито» в браузерах.

Для тех, кто не знает, о чём идёт речь, мы обязаны пояснить: Favicon — это то, что вы видите на вкладках в интернет-обозревателе, некий значок сайта или веб-страницы. Как правило, такой файл помещают в корень ресурса. Но бывает и другое расположение, пример — https://www.anti-malware.ru/files/favicon.ico.

Метод отслеживания пользователя в интернете, о котором говорит Стрехле, получил название Supercookie («суперкуки»). В посте на GitHub эксперт объясняет его следующим образом:

«Метод "суперкуки" использует файлы формата favicon, чтобы назначить специальный идентификатор посетителям определённого веб-сайта. В отличие от традиционных способов отслеживания пользователей "суперкуки" работает даже в режиме "Инкогнито", который есть во всех современных браузерах».

«При этом избавиться от "суперкуки" нельзя даже полной очисткой кеша, перезапуском браузера и перезагрузкой системы. VPN или блокировщики рекламы тоже бессильны перед этим подходом».

Университет Иллинойса в Чикаго, к слову, опубликовал специальную статью (PDF) на тему использования Favicon для отслеживания. На основе именно этого материала Стрехле разработал собственный PoC-код. А вот в реальных атаках или недобросовестных кампаниях эксплуатация Favicon пока не встречалась.

Немецкий специалист даже поднял специальный веб-сайт, чтобы продемонстрировать, насколько легко можно следить за перемещением пользователя по Сети. По словам Стрехле, ради общего изучения проблемы он опубликовал исходный код проекта, а также выложил описание своего метода.

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