В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

В демоверсии программы WinRAR 5.70 выявлена уязвимость, грозящая RCE

Исследователи из Positive Technologies обнаружили в пробной версии WinRAR 5.70 уязвимость, позволяющую перехватывать и видоизменять ответы сервера RarLab, возвращаемые пользователю приложения. Используя этот недочет, удаленный злоумышленник может добиться выполнения своего кода на компьютере жертвы.

Проблема была зарегистрирована под идентификатором CVE-2021-35052. По словам экспертов, они обнаружили ее случайно в ходе использования WinRAR 5.70 (последняя стабильная версия — 6.02, тестируется 6.10).

Установленное приложение пробыло в эксплуатации какое-то время, а потом вдруг стало выдавать ошибку JavaScript:

 

Это диалоговое окно Internet Explorer стало появляться при запуске WinRAR после окончания пробного периода, притом не всегда, через два раза на третий. Как оказалось, браузер при этом задействовал mshtml.dll — встроенный движок, в котором недавно была обнаружена и пропатчена уязвимость 0-day.

Чтобы понять, в чем проблема и как ее можно использовать, исследователи превратили свой инструмент тестирования Burp Suite в дефолтный прокси-сервер Windows — для перехвата трафика из браузера. Поскольку передача запросов происходит по HTTPS, пользователю WinRAR стало отображаться сообщение о ненадежности сертификата, который использует Burp.

 

Увидев такой алерт, многие пользователи, по словам экспертов, кликнут по кнопке «Да», чтобы получить нужный контент.

Попытка модификации сообщений, возвращаемых сервером, тоже оказалась успешной. Вместо того, чтобы каждый раз подставлять в ответ свой домен вместо дефолтного notifier.rarlab.com, исследователи заменили код ответа редиректором — ошибкой 301 Moved Permanently («запрошенный ресурс сменил местоположение»). В этом случае переброс на страницу с редиректом кешируется, и все запросы пользователя автоматически перенаправляются на узел, контролируемый атакующими.

Подобная MitM-атака, по словам аналитиков, полагается на ARP-спуфинг — подмену разрешения адресов, возможную при использовании сетевого протокола ARP. Дело в том, что этот древний протокол не предусматривает проверку подлинности запросов и ответов, и перехват широковещательного ARP-запроса можно использовать для создания ложного объекта распределенной вычислительной системы (путем подмены MAC-адреса узла в кеше). Атакующему надо лишь находиться в одной сети с жертвой, и ее IE автоматически отнесет вредоносный ресурс к зоне безопасности 1 (местной интрасети).

Исследование также показало, что CVE-2021-35052 можно использовать с разными целями. Так, экспериментаторам удалось с ее помощью получить данные локального узла, открыть на нем файлы по выбору, запустить калькулятор Windows. Большинство пробных атак завершились успехом, но многие спровоцировали предупреждение, требующее вмешательства пользователя.

 

Примечательно, что попытки открыть файлы с расширениями .docx, .pdf, .py и .rar систему безопасности не встревожили. В случае с rar-файлами открывается еще одна возможность — удаленное исполнение кода через уязвимость CVE-2018-20250, когда версия WinRAR ниже 5.70.

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