UID smuggling: новый метод используется для отслеживания пользователей

UID smuggling: новый метод используется для отслеживания пользователей

UID smuggling: новый метод используется для отслеживания пользователей

Не так давно разработчики браузеров решили бороться с отслеживанием пользователей в Сети, заблокировав сторонние cookies, однако ответ рекламодателей не заставил себя ждать. Новая техника UID smuggling не требует использования сторонних cookies и при этом прекрасно справляется с трекингом веб-сёрферов.

Специалисты Калифорнийского университета в Сан-Диего изучили UID smuggling и попытались выяснить, насколько новый метод распространён в реальных сценариях отслеживания действий пользователей.

Для этого исследователи разработали специальный инструмент — CrumbCruncher. CrumbCruncher играет роль среднестатистического пользователя, постепенно перемещаясь по сайтам и попутно фиксируя, сколько раз в его отношении использовалась техника UID smuggling.

Результаты веб-сёрфинга CrumbCruncher были следующими: инструмент отметил UID smuggling в 8% случаев перехода по ссылкам в Сети. Именно эту статистику вкупе с подробными сведениями и технологией специалисты Калифорнийского университета готовы предоставить разработчикам браузеров.

По словам самих экспертов, их основная задача — привлечь внимание девелоперов к проблеме UID smuggling. Оказалось, что новый метод трекинга используется чаще, чем изначально предполагали исследователи.

 

Тем не менее стоит учитывать, что UID smuggling можно задействовать и для вполне безобидных задач. Например, встраивание идентификатора пользователя в URL может дать сайту понять, что пользователь зарегистрирован и имеет собственную учётную запись. В этом случае вам не надо будет вводить каждый раз логин и пароль.

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