Veeam пропатчила критические уязвимости в системах резервного копирования

Veeam пропатчила критические уязвимости в системах резервного копирования

Veeam пропатчила критические уязвимости в системах резервного копирования

Эксперт Positive Technologies Никита Петров нашел две критические уязвимости в популярной системе резервного копирования Veeam Backup & Replication. Обе проблемы позволяют удаленно выполнить вредоносный код и захватить контроль над системой; патчи уже доступны.

Решения Veeam для создания бэкапов и управления данными используют более 400 тыс. клиентов из 180+ стран, в том числе 81% компаний из списка Fortune 500. А новейшую, 11-ю версию Backup & Replication с момента выпуска (февраль 2021 года) уже скачали более 450 тыс. пользователей.

Согласно бюллетеню разработчика, уязвимости в системе, найденные Петровым (CVE-2022-26500 и CVE-2022-26501, по 9,8 балла CVSS), связаны с работой Veeam Distribution Service. Эта служба трансляции, по умолчанию работающая на порту 9380/TCP, позволяет автоматизировать раздачу установочных файлов агента Veeam на подопечные компьютеры.

Как оказалось, Distribution-сервис можно использовать для получения несанкционированного доступа к внутренним API-функциям. Опасный недочет позволяет злоумышленнику через подачу запроса загрузить на устройство вредоносный код, который будет воровать информацию, шифровать файлы или попросту вызовет отказ скомпрометированной системы (DoS).

Уязвимостям подвержены версии 9.5, 10 и 11. Обновления с патчами вышли для версий 10 и 11, остальным затронутым продуктам рекомендован апгрейд. В качестве временной меры защиты пользователи могут остановить и отключить Veeam Distribution Service.

Исследователь из PT также нашел одну уязвимость в автономном Veeam-агенте для Windows — возможность локального повышения привилегий (CVE-2022-26503, 7,8 балла CVSS). Причиной появления проблемы является ошибка десериализации данных, которая может возникнуть при подаче запроса на порту, открытом Veeam-агентом (по умолчанию 9395/TCP).

Данная уязвимость позволяет выполнить на узле произвольный код с привилегиями SYSTEM и получить доступ к информации, пригодной для развития атаки. Угроза эксплойта актуальна для Veeam Agent for Microsoft Windows 2.0, 2.1, 2.2, 3.0.2, 4.0 и 5.0. Обновления выпущены только для версий 4 и 5.

«По нашим прогнозам, данные уязвимости будут эксплуатироваться злоумышленниками в реальных атаках и подвергнут значительному риску множество организаций, — предупреждает Петров. — Поэтому важно установить обновления как можно скорее или как минимум принять меры для выявления аномальной активности, связанной с этими продуктами».

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