RCE-уязвимость в strongSwan опасна для Linux, macOS, Android

RCE-уязвимость в strongSwan опасна для Linux, macOS, Android

RCE-уязвимость в strongSwan опасна для Linux, macOS, Android

В opensource-софте strongSwan, который Linux, FreeBSD, macOS, Android используют для VPN-связи, была найдена уязвимость, позволяющая удаленно выполнить любой код в системе. Патч включен в состав сборки 5.9.12 и доступен в других затронутых ветках.

Проблема, зарегистрированная как CVE-2023-41913, связана с переполнением буфера в стеке, которое может возникнуть при работе IKE-демона charon-tkm. Эту ошибку можно вызвать с помощью специального созданного сообщения IKE_SA_INIT.

Как оказалось, charon-tkm не проверяет размер данных, получаемых в ходе обмена открытыми ключами. В итоге при выполнении функции memcpy() демон может попытаться записать в 512-байтовый буфер до 10 Кбайт данных (дефолтный максимум для IKE-сообщений).

В своей блог-записи разработчики многократно напоминают: подобные ошибки открывают возможность для удаленного исполнения стороннего кода.

Уязвимости подвержены пакеты strongSwan релизов 5.3.0 и выше; установкам, не использующим charon-tkm, она не страшна. Проблема устранена с выпуском обновления 5.9.12. Патчи также вышли в других затронутых ветках продукта.

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