15-летний Python-баг позволяет выполнить код и затрагивает 350 000 проектов

15-летний Python-баг позволяет выполнить код и затрагивает 350 000 проектов

15-летний Python-баг позволяет выполнить код и затрагивает 350 000 проектов

Уязвимость Python-модуля tarfile за 15 лет никто так и не пропатчил. А меж тем она затрагивает более 350 тысяч репозиториев с открытым исходным кодом и позволяет выполнить произвольный код.

Впервые о проблеме стало известно в 2007 году, ей присвоили идентификатор CVE-2007-4559. Интересно, что никто не стал устранять брешь, единственное — разработчиков просто предупредили о риске.

Брешь затрагивает код, использующий функцию tarfile.extract(). Это классический баг обхода пути (path traversal), позволяющий условному атакующему перезаписывать произвольные файлы.

Удивительно, что за все 15 лет не было сообщений об эксплуатации уязвимости, учитывая, что технические детали были доступны в отчете 2007 года. Тем не менее баг представляет опасность для цепочек поставки софта по моей день.

На оставшуюся дыру обратили внимание специалисты компании Trellix, описывающие ее следующим образом:

«Уязвимость существует из-за того, что код в функции extract в Python-модуле tarfile доверяет информации в объекте TarInfo».

Сообщение на площадке баг-трекера Python гласит, что вопрос был закрыт, поскольку документацию обновили, добавив приписку, что «распаковывать архивы из непроверенных источников может быть опасно».

Проанализировав масштаб проблемы, специалисты Trellix пришли к выводу, что уязвимость затрагивает более 350 тысяч проектов. В отчете исследователей описываются простые шаги, которых достаточно для эксплуатации CVE-2007-4559 в Windows-версии Spyder IDE.

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