Новая атака с подделкой HTTP-запроса угрожает пользователям браузеров

Новая атака с подделкой HTTP-запроса угрожает пользователям браузеров

Новая атака с подделкой HTTP-запроса угрожает пользователям браузеров

Специалист по кибербезопасности Джеймс Кеттл предупреждает о новом способе использования HTTP-запросов в ходе кибератак на браузеры пользователей. Ранее Кеттл уже демонстрировал метод эксплуатации обработки HTTP-запросов со стороны веб-сайтов.

Эти так называемые атаки десинхронизации используют разногласия в том, как фронтенд и бэкенд сайта с одной стороны и фронтенд сервера — с другой интерпретирует HTTP-запросы. Эксплуатация таких нестыковок может перенаправить запросы компоненту бэкенда.

В результате для атакующего открывается целый спектр вредоносных действий: кража учётных данных, вызов неожиданных ответов от приложения и т. п. Год назад Кеттл описывал этот вектор в одной из своих статей.

Новое исследование специалиста строится на том, как киберпреступник может использовать те же проблемы обработки некорректного HTTP-запроса в ходе атак на посетителей веб-ресурсов. По словам эксперта, с помощью этого метода злоумышленники могут украсть учётные данные, установить бэкдоры и в целом скомпрометировать систему условного пользователя.

Согласно описанию Кеттла, атаки десинхронизации можно провести на Amazon.com и другие сайты, использующие AWS Application Load Balancer, Cisco ASA WebVPN, Akamai, Varnish Cache и Apache HTTP Server 2.4.52 и более старые версии.

Главное отличие атак десинхронизации на стороне сервера и на стороне клиента заключается в том, что в первом случае у злоумышленника под контролем должны быть системы с обратным прокси, а во втором ему потребуется специально сформированные запросы.

Для пользователя эти атаки опасны тем, что происходят непосредственно в его браузере. Кеттл продемонстрировал proof-of-concept, с помощью которого он смог перехватить токены аутентификации случайных пользователей на сайте Amazon.

В двух видеороликах специалист также показал атаку на Pulse Secure VPN и MITM на Apache (обе на стороне клиента):

 

С подробным техническим разбором этого вектора атаки можно ознакомиться в отчёте Джеймса.

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