Дыры в прошивке компьютеров от HP не могут устранить больше года

Дыры в прошивке компьютеров от HP не могут устранить больше года

Дыры в прошивке компьютеров от HP не могут устранить больше года

В общей сложности шесть опасных уязвимостей в прошивке затрагивают широкий спектр устройств от HP, используемых в корпоративных средах. Несмотря на то что о ряде багов было известно ещё в июле 2021-го, некоторые компьютеры стоят до сих пор непропатченными.

Дыры в прошивке особенно опасным тем, что могут привести к установке вредоносного софта, который будет функционировать даже после переустановки операционной системы. Кроме того, такие вредоносы смогут легко обходить защитные средства.

Вопрос с уязвимыми устройствами от HP подняли специалисты компании Binarly. В отчёте эксперты пишут, что о некоторых брешах из набора они рассказывали ещё на конференции Black Hat 2022.

Тем не менее вендор пока оставил без патча ряд моделей, что, само собой, открывает эти устройства для атак киберпреступников. О первых трёх багах исследователи сообщили HP в июле 2021 года, об остальных — в апреле 2022-го.

Получается, что на исправление изъянов у вендора было в одном случае четыре месяце, в другом — вообще больше года. Все проблемы связаны с повреждением памяти в System Management Module (SMM), что приводит к выполнению кода.

SMM является частью UEFI-прошивки и предоставляет полезные функции вроде возможности управления аппаратной начинкой. Список уязвимостей с идентификаторами выглядит так:

  • CVE-2022-23930 – переполнение буфера, приводящее к выполнению кода (8,2 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31644 – запись за пределами границ в CommBuffer, позволяющая частично обойти валидацию (7,5 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31645 – та же запись за пределами границ в CommBuffer, поскольку не проверятся размер указателя, отправляемого обработчику SMI (8,2 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31646 – проблема, приводящая к повышению прав и выполнению кода из-за прямого воздействия на память (8,2 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31640 – некорректная проверка ввода, предоставляющая атакующим контроль над данными CommBuffer (7,5 балла по CVSS v3, «высокая степень риска»)
  • CVE-2022-31641 – брешь в обработчике SMI, приводящая к выполнению кода (7,5 балла по CVSS v3 «высокая степень риска»)

 

Напомним, что на днях мы писали об устранении опасной уязвимости в предустановленном софте HP Support Assistant.

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