Gummy Browsers — новый способ снять цифровой отпечаток жертвы

Gummy Browsers — новый способ снять цифровой отпечаток жертвы

Gummy Browsers — новый способ снять цифровой отпечаток жертвы

Исследователи в области безопасности придумали новую технику снятия цифрового отпечатка и подмены браузера. Этот вектор кибератаки, получивший имя Gummy Browsers, достаточно легко использовать в реальных атаках, предупреждают эксперты.

Цифровой отпечаток, как известно, получают на основе целого ряда характеристик устройства пользователя: IP-адрес, версия браузера и операционной системы, установленные приложения, аддоны, cookie и даже способ ввода текста с клавиатуры или движения мышью.

Владельцы веб-сайтов и различные рекламные компании могут использовать цифровые отпечатки, чтобы отличить людей от ботов, а также для отслеживания действий посетителей в Сети. Вся собранная информация потом помогает рекламодателям «подсовывать» пользователям релевантную рекламу.

Помимо этого, цифровой отпечаток может использоваться в системах аутентификации. Например, в каких-то случаях можно обходиться без 2FA, если система обнаружит определённый цифровой отпечаток и таким образом узнает владельца учётной записи.

Именно поэтому такие отпечатки являются достаточно ходовым товаром на форумах киберпреступной тематики в дарквебе. Если условный злоумышленник купит парочку таких отпечатков, ему удастся получить доступ к аккаунтам пользователей.

Новый вектор атаки — Gummy Browsers — основан на том, что жертву сначала необходимо заманить на определённый веб-сайт, который снимет всю необходимую для цифрового отпечатка информацию. Далее уже эти данные могут использоваться на усмотрение злоумышленников.

 

Чтобы «представиться» атакуемым пользователем на других ресурсах, киберпреступники могут прибегнуть к трём шагам, о которых рассказали  эксперты:

  • Инъекция скрипта, при которой данные извлекаются с помощью вызовов API JavaScript.
  • Настройки браузера и встроенные в него инструменты разработчика могут использоваться для изменения атрибутов.
  • Модификация скрипта позволяет изменить значения браузера и встроенный в веб-сайт код до того, как он отправится на сервер. 

В отчёте (PDF) специалистов утверждается, что данный метод не вызывает у жертвы никаких подозрений, хотя в это время потенциальный злоумышленник похищает её цифровую личность. Исследователи также предупредили, что реальные киберпреступники могут легко использовать Gummy Browsers в атаках.

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