Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Более 12 миллионов секретов стали общедоступны на GitHub и Python PyPI

Эксперты GitGuardian в своём отчете за 2023 год обнародовали информацию более чем о 10 миллионах раскрытых секретов и ключей аутентификации в публичных коммитах GitHub.

К ним относятся пароли, ключи API и другие учетные данные. Поразительно, но к 2024 году стало известно о новых прецедентах – более 12,8 млн раскрытых секретов в GitHub, а так же о некотором числе утечек в популярном репозитории Python PyPI, которые содержат более 20 терабайт файлов в свободном доступе.

По словам GitGuardian, за 2023 год ключи API OpenAI, ключи API Google и ключи Google Cloud стали самыми распространенными обнародованными секретами. К сожалению, это влечет за собой возможность несанкционированного доступа угрозу утечки данных. Ведь любому грамотному специалисту будет по силам найти один общий формат секрета, написав регулярное выражение и использовав автоматизацию проверок на валидность. Тем самым он добывает конфиденциальную информацию.

К сожалению, доверие к публичным репозиториям падает. Ключи, опубликованные в GitHub или PyPI, считаются изначально скомпрометированными. Исследователи провели ряд тестов, где honeytoken (своего рода "разряженный" API-ключ, не имеющий доступа ни к каким ресурсам) проверялся на валидность ботами в течение минуты после публикации на GitHub.

Honeytokens остаются недооцененными, ведь они выступают в роли "доносчика" для все большего числа разработчиков. Они помогают увидеть, что кто-то шпионил там, где вы их разместили, и получить некоторую информацию на основе данных телеметрии, собранных при использовании honeytoken.

Больше всего беспокойства вызывает не только факт, что при публикации секрета злоумышленник может добраться до cloud bill, но и возможность утечки более серьёзной информации при избыточных полномочиях секрета.

Если вдруг вы обнаружили утечку секрета в публичной коллекции исходного кода, то для начала — отзовите его. Помните, что как только ваш секрет опубликован, то он с большой вероятностью уже скопирован. Несмотря на то, что исходный код находится в закрытом хранилище, злоумышленники способны получить доступ к ним при помощи социальной инженерии, фишинга и утечки секретов.

Нужно понимать, что секреты в исходном коде рано или поздно обнаруживаются как в частном хранилище, так и в публичном реестре. Чтобы хоть каким-то способом обезопасить себя, придерживайтесь следующих правил:

  • не храните секреты открытым текстом в исходном коде;
  • ограничивайте привилегии, которые эти секреты предоставляют;
  • если вы обнаружили утечку секрета, отмените его;
  • внедрите автоматизацию, подобную той, что предлагает GitGuardian.

Следуя данным правилам, вам, возможно, не придется сталкиваться с утечкой секретов.

Напомним, в конце прошлого месяца популярный репозиторий Python Package Index (PyPI) ограничил возможность регистрации новых пользователей после масштабной вредоносной кампании по распространению трояна, похищающего данные.

А в январе GitHub провел ротацию ключей после возможной компрометации учетных данных.

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