Атакующие берут в оборот PoC-эксплойты через 22 минуты после их выхода

Атакующие берут в оборот PoC-эксплойты через 22 минуты после их выхода

Атакующие берут в оборот PoC-эксплойты через 22 минуты после их выхода

Киберпреступникам иногда требуется всего 22 минуты на применение в атаках новых демонстрационных эксплойтов (PoC). Команда Cloudflare Application Security указывает на внушительную оперативность злоумышленников.

Обрабатывая в среднем 57 миллионов HTTP-запросов в секунду, аналитики из Cloudflare отмечают повышенную активность сканирования на наличие свежих уязвимостей, уже успевших получить CVE-идентификатор.

Далее атакующие сразу же пытаются провести инъекцию команд и задействовать доступные PoC. Наиболее ходовыми брешами у злоумышленников стали: CVE-2023-50164 и CVE-2022-33891 в продуктах Apache, CVE-2023-29298, CVE-2023-38203 и CVE-2023-26360 в Coldfusion, а также CVE-2023-35082 в MobileIron.

Характерным примером является эксплуатация CVE-2024-27198 (затрагивает JetBrains TeamCity): киберпреступникам понадобились всего 22 минуты, чтобы развернуть соответствующий PoC в атаках.

 

Специалисты считают, что эффективно бороться с такой скоростью можно только с помощью ИИ-помощника, который поможет оперативно разработать грамотные правила детектирования.

«Скорость применения PoC атаках превосходит ту скорость, с которой люди могут создать правила WAF или установить патчи», — говорится в отчёте Cloudflare.

Эксперты также подчеркнули роль специализации злоумышленников на конкретных категориях уязвимостей и затронутых продуктах. Такой подход помогает развить чёткую стратегию по наиболее быстрому применению эксплойтов в атаках.

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