В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

В CodeScoring добавлен фид Kaspersky об opensource-угрозах

Поток данных «Лаборатории Касперского» об опенсорсных пакетах, содержащих уязвимости, вредоносов и нежелательные закладки, отныне доступен пользователям анализатора CodeScoring от Profiscope.

На настоящий момент Kaspersky Open Source Software Threats Data Feed содержит информацию о 42 тыс. уязвимостей в > 10 тыс. пакетов, а также об 11 тыс. вредоносных и потенциально опасных пакетов с открытым исходным кодом, которые размещены в популярных репозиториях — таких как npm и PyPi.

 

Готовые пакеты позволяют разработчикам сэкономить время, однако использование сторонних компонентов повышает риски в отношении атак на цепочку поставок, число которых последнее время неудержимо растет. Пакеты с открытым исходным кодом нужно обязательно проверять, и теперь это можно сделать с помощью системы CodeScoring, в базу данных которой добавили профильный фид Kaspersky.

«Сотрудничество с „Лабораторией Касперского“ — серьезный шаг для нашего общего дела в сфере отечественной кибербезопасности, — заявил Алексей Смирнов, основатель и гендиректор Profiscope. — Наша интеграция дает разработчикам исчерпывающую информацию о безопасности opensource-компонентов, особенно важную для российских компаний в текущих условиях. Она позволяет усилить механизмы защиты цепочки поставки от попадания вредоносных компонентов в контур разработки, предоставлять дополнительную информацию по уязвимым компонентам нашим клиентам и в конечном счете создавать безопасные ИТ-продукты, укрепляющие национальный технологический суверенитет».

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