В продуктах SonicWall Analytics и GMS устранили критическую уязвимость

В продуктах SonicWall Analytics и GMS устранили критическую уязвимость

В продуктах SonicWall Analytics и GMS устранили критическую уязвимость

SonicWall выпустила патчи, которые должны устранить критическую уязвимость, приводящую к SQL-инъекции. Среди затронутых продуктов есть Analytics On-Prem и Global Management System (GMS).

Проблема в безопасности отслеживается под идентификатором CVE-2022-22280, ей присвоили 9,4 балла по шкале CVSS.

Как описывает брешь сама компания, она связана с «некорректной нейтрализацией специальных элементов». В результате условный атакующий, не прошедший аутентификацию, может выполнить инъекции SQL-команд.

«Без достаточной очистки синтаксиса SQL от кавычек в пользовательском вводе сгенерированный запрос может представить ввод как SQL вместо обычных данных», — так описываются баги такого класса у MITRE.

Уязвимости в продуктах SonicWall выявили исследователи H4lo и Catalpa из DBappSecurity HAT Lab. Известно, что дыры затрагивают Analytics On-Prem 2.5.0.3-2520 и более старые версии, а также релизы до GMS до 9.3.1-SP2-Hotfix1 включительно.

Всем организациям, использующим уязвимые версии, стоит обновиться до Analytics 2.5.0.3-2520-Hotfix1 и GMS 9.3.1-SP2-Hotfix-2.

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