Уязвимости NAME:WRECK затрагивают 100 миллионов сетевых и IoT-устройств

Уязвимости NAME:WRECK затрагивают 100 миллионов сетевых и IoT-устройств

Уязвимости NAME:WRECK затрагивают 100 миллионов сетевых и IoT-устройств

Участники проекта Memoria компании Forescout выявили еще девять уязвимостей в стеках TCP/IP, широко используемых в серверах, смарт-устройствах и промышленном оборудовании. Новые проблемы, объединенные под именем NAME:WRECK, связаны с обработкой DNS-трафика и грозят отказом в обслуживании (DoS) либо захватом контроля над уязвимой системой.

Наличие уязвимостей NAME:WRECK подтверждено для четырех из семи новых TCP/IP-стеков, подвергнутых проверке в рамках Project Memoria:

  • FreeBSD (компонент одноименной операционной системы);
  • Nucleus NET (часть Nucleus RTOS);
  • IPnet (обычно используется с VxWorks RTOS);
  • NetX (обычно используется ThreadX RTOS).

Все упомянутые ОС, за исключением разработки VxWorks, работают на миллиардах сетевых и IoT-устройств. С учетом того, что DNS-клиент, как правило, доступен из интернета, площадь атаки в данном случае очень велика. Если хотя бы 1% из 10 млрд таких установок уязвимы, проблема NAME:WRECK, по оценке Forescout, затрагивает как минимум 100 млн устройств, используемых в госсекторе, здравоохранении, промышленном производстве, индустрии развлечений и розничной торговле.

Большинство уязвимостей NAME:WRECK вызваны некорректной реализацией схемы сжатия сообщений, передаваемых по протоколу DNS (RFC 1035, раздел 4.1.4). Эту же проблему исследователи ранее обнаружили в библиотеках Trec TCP/IP, uIP и PicoTCP — на этапах Ripple20 и Amnesia:33.

Почти все новоявленные бреши имеют CVE-идентификаторы; степень их опасности различна. Так, DoS-уязвимость CVE-2020-27738 в Nucleus NET получила 6,5 балла по шкале CVSS, RCE-баг FreeBSD (CVE-2020-7461) — 7,7 балла, а такой же в IPnet (CVE-2016-20009) — 9,8 балла из 10 возможных.

Некоторые уязвимости NAME:WRECK можно использовать лишь из положения «человек посередине» (MitM), другие — ковровой бомбардировкой уязвимых систем умышленно искаженными DNS-запросами.

Патчи вышли для трех библиотек из приведенного выше списка; давнюю уязвимость в IPnet разработчик (Wind  River) так и не удосужился закрыть. Стоит отметить, что выпуска заплатки для таких компонентов мало. Производители сетевых устройств должны интегрировать ее в свои прошивки и предоставить пользователям обновления, а те — не полениться и скачать новую прошивку (OTA-обновление в таких случаях большая редкость).

В итоге процесс латания брешей на местах может длиться годами, и единственным радикальным решением является замена оборудования. К сожалению, далеко не все пользователи осознают, что их сервер, смарт-устройство или принтер использует уязвимый TCP/IP-стек, поэтому необходимость обновления прошивки для них неочевидна.

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