Уязвимость SMB-сервера macOS позволяла добраться до закрытых данных

Уязвимость SMB-сервера macOS позволяла добраться до закрытых данных

Уязвимость SMB-сервера macOS позволяла добраться до закрытых данных

Исследователи из Cisco Talos опубликовали подробное описание уязвимости в macOS 11.1, которую Apple пропатчила в конце апреля. Данная проблема связана с работой SMB-сервера и грозит раскрытием конфиденциальных данных, а также позволяет вызвать состояние отказа в обслуживании (DoS).

Поддержка обмена по протоколу SMB на macOS реализована с использованием серверного и клиентского компонентов собственной разработки Apple. Уязвимость CVE-2021-1878, со слов экспертов, возникла из-за ошибки целочисленного переполнения, которая может появиться при обработке пакетов SMB3, получаемых сервером.

Этот недочет можно использовать для получения доступа к закрытой информации или проведения DoS-атаки. Его наличие также позволяет обойти криптозащиту содержимого SMB-сообщений (проверку цифровой подписи) с целью перехвата сообщений, которыми обмениваются клиент и сервер, из положения «человек посередине» (Man-in-the-Middle, MitM). В этом случае злоумышленник получает возможность внедрять произвольный контент в запросы и ответы.

Авторы находки оценили ее опасность в 7,1 балла по шкале CVSS. Уведомление о новой проблеме было направлено в Apple в начале февраля. Соответствующий патч вышел апреле в составе macOS Big Sur версии 11.3. Согласно бюллетеню разработчика, уязвимость устранили путем улучшения проверки подлинности входных данных.

Эксперты советуют пользователям macOS 11.1 как можно скорее произвести обновление до версии 11.3.

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