Эксплойты и уязвимости во втором квартале 2026 года

Во втором квартале 2026 года ландшафт уязвимостей значительно изменился. Во-первых, количество зарегистрированных CVE достигло беспрецедентного уровня. Это связано в первую очередь с повсеместным внедрением ИИ как для разработки приложений, так и для поиска проблем безопасности. Как следствие, появились целые классы новых уязвимостей, в частности в сетевой подсистеме Linux.

Во-вторых, исследователи безопасности стали чаще описывать эксплойты к незакрытым уязвимостям. Подобные публикации могут вызывать большой резонанс, поскольку потенциально открывают для злоумышленников возможность атаковать незащищенные системы.

Статистика по зарегистрированным уязвимостям

Этот раздел содержит статистику по зарегистрированным уязвимостям. Данные взяты из базы знаний «Лаборатории Касперского» об уязвимостях. В ней содержатся данные не только из базы CVE, но также из российской базы BDU и базы GitHub Advisory (GHSA), поэтому данные за предыдущие отчетные периоды могут отличаться от опубликованных в прошлых отчетах.

Рассмотрим количество зарегистрированных уязвимостей за каждый месяц на протяжении последних пяти лет. Как можно видеть на графике ниже, оно продолжает стремительно расти, что отражается во всех базах данных, которые мы отслеживаем. Это связано в первую очередь с активным распространением ИИ-инструментов: как мы и прогнозировали в прошлом отчете, они в значительной степени поспособствовали обнаружению уязвимостей в стороннем программном обеспечении. При этом зачастую такие инструменты и сами содержат проблемы безопасности. Например, среди проектов, где за второй квартал было обнаружено и опубликовано наибольшее число уязвимостей, на 12-м месте находится популярный ИИ-проект OpenClaw, для которого за отчетный период было зарегистрировано более 200 CVE. Наконец, свой вклад в ландшафт уязвимостей вносят ИИ-инструменты разработки, которые могут достаточно серьезно разниться по качеству производимого кода, поэтому скорость обнаружения новых уязвимостей неизбежно продолжит расти.

Общее количество опубликованных уязвимостей за каждый месяц с 2022 по 2026 год (скачать)

Далее рассмотрим количество новых критических уязвимостей (CVSS > 9,0) за тот же период.

Общее количество опубликованных критических уязвимостей за каждый месяц с 2022 по 2026 год (скачать)

Как видно на графике, во втором квартале число опубликованных критических уязвимостей резко выросло. Связано это с тем, что использование ИИ для поиска уязвимостей позволило проанализировать огромные массивы неизученного кода, открыть новые поверхности атак и выявить целые классы уязвимостей, десятилетиями остававшиеся незамеченными. В частности, с помощью ИИ нашли ряд уязвимостей Dirty Frag в ядре операционной системы Linux.

Статистика по эксплуатации уязвимостей

Раздел содержит статистику по использованию эксплойтов за второй квартал 2026 года. Данные получены на основании открытых источников и нашей телеметрии.

Эксплуатация уязвимостей в Windows и Linux

Во втором квартале 2026 года появился новый прецедент в публикации уязвимостей в компонентах Windows и эксплойтов к ним: не дожидаться, пока их зарегистрируют, не говоря уже о патчах. В частности, исследователь под ником Nightmare Eclipse (или Chaotic Eclipse) опубликовал список новых «именных» уязвимостей в различных подсистемах Windows. На момент публикации технических деталей они не получили CVE-идентификатора.

• BlueHammer — уязвимость локального повышения привилегий в Windows Defender. Во время обновления базы сигнатур возникает состояние гонки типа Time-of-Check to Time-of-Use (TOCTOU), которое позволяет атакующему подменить директорию, куда записываются временные файлы обновления. Исследователь опубликовал полноценный эксплойт к этой уязвимости.
• RedSun — еще одна логическая уязвимость в Windows Defender с рабочим эксплойтом. Подозрительные и вредоносные файлы с меткой cloud могут быть перезаписаны или восстановлены в исходной директории с повышенными привилегиями. Эксплойт содержит фрагменты алгоритмов, которые позволяют использовать различные логические уязвимости в операционной системе Windows, таким образом объединяя большое количество популярных техник эксплуатации.
• YellowKey — уязвимость, которая позволяет пользователю обойти полнодисковое шифрование BitLocker и получить доступ к данным системы через среду восстановления Windows (WinRE). К ней также опубликован полноценный рабочий эксплойт.
• GreenPlasma — уязвимость, которая позволяет получить возможность инъекции системного объекта через CTF-загрузчик службы Collaborative Translation Framework (CTFMON) в Windows. В исходной публикации был представлен эксплойт с ограниченной функциональностью.
• RougePlanet — очередная уязвимость в Windows Defender, которая, как и BlueHammer, основана на проблеме TOCTOU — на этот раз в движке, отвечающем за сканирование системы в реальном времени. Опубликованный эксплойт использует уязвимость, чтобы перезаписать системный файл wermgr.exe вредоносным.
• UnDefend — снова уязвимость в сервисе Windows Defender. На этот раз эксплойт вызывает отказ в обслуживании и блокирует обновления.

Несмотря на то что такие случаи пока единичны, мы полагаем, что они перерастут в полноценный тренд. При этом ранняя публикация эксплойтов дает злоумышленникам преимущество перед разработчиками программного обеспечения, у которых не остается времени на исправление.

Также актуальными остаются «заслуженные» уязвимости в ПО для Windows, эксплойты к которым наши решения обнаруживают чаще всего:

• CVE-2018-0802 — уязвимость удаленного выполнения кода в компоненте Equation Editor;
• CVE-2017-11882 — еще одна уязвимость удаленного выполнения кода, также затрагивающая Equation Editor;
• CVE-2017-0199 — уязвимость в Microsoft Office и WordPad, позволяющая атакующему захватить контроль над системой;
• CVE-2023-38831 — уязвимость в WinRAR, которая заключается в некорректной обработке объектов, содержащихся в архиве;
• CVE-2025-6218 (ранее ZDI-CAN-27198) — еще одна уязвимость в WinRAR, которая позволяет указать относительный путь и произвести распаковку файлов в произвольную директорию. Это может привести к выполнению вредоносных команд;
• CVE-2025-8088 — уязвимость, по принципу эксплуатации аналогичная CVE-2025-6218. В качестве механизма обхода контроля директории, в которую распаковываются файлы, злоумышленники использовали механизм NTFS Streams.

Перечисленные уязвимости могут быть использованы для получения первоначального доступа к уязвимой системе, а также для повышения привилегий. Это подчеркивает важность своевременной установки обновлений для соответствующего программного обеспечения.

При этом если взглянуть на число пользователей Windows, столкнувшихся с эксплойтами, то можно увидеть, что во втором квартале оно незначительно снизилось и стало минимальным за полтора года.

Динамика числа пользователей Windows, столкнувшихся с эксплойтами, Q1 2025–Q2 2026. За 100% принято число пользователей, столкнувшихся с эксплойтами в Q1 2025 (download)

В операционной системе Linux во втором квартале 2026 года тоже началась черная полоса. Так, был раскрыт класс уязвимостей Dirty Frag, который позволяет злоумышленнику гарантированно получить повышение привилегий внутри операционной системы.

Все уязвимости, которые публиковались во втором квартале 2026 года, так или иначе относились к кэширующей подсистеме Linux. Выделим среди них те, что наиболее активно эксплуатируются.

• CVE-2026-31431 (Copy Fail) — уязвимость локального повышения привилегий в ядре Linux, позволяющая непривилегированному пользователю модифицировать страничный кэш (page cache) и получить права root. Особенно опасна для облачных и контейнерных сред.
• CVE-2026-43284, CVE-2026-43500 (Dirty Frag) — семейство уязвимостей в сетевой подсистеме Linux (IPsec ESP и RxRPC), позволяющее локальному пользователю перезаписывать страничный кэш и повышать привилегии до root.
• CVE-2026-46300 (Fragnesia) — уязвимость локального повышения привилегий в ядре Linux, связанная с обработкой фрагментов пакетов и с устройством страничного кэша. Позволяет непривилегированному пользователю получить права root. Ее также относят к семейству Dirty Frag.
• CVE-2026-31635 (DirtyDecrypt) — уязвимость ядра Linux, позволяющая локальному злоумышленнику повысить привилегии за счет некорректной обработки операций дешифрования и изменения данных в страничном кэше.
• CVE-2026-43494 (PinTheft) — уязвимость ядра Linux, позволяющая локальному пользователю получить повышенные привилегии вследствие ошибок в механизме закрепления (pinning) страниц памяти.
• CVE-2026-46331 (pedit COW) — уязвимость в подсистеме управления сетевым трафиком (tc-pedit) ядра Linux, использующая ошибку Copy-on-Write для изменения страничного кэша и последующего повышения привилегий до root.

Описанные выше уязвимости сразу стали популярными среди злоумышленников. При этом наши решения продолжают также детектировать попытки эксплуатации относительно старых уязвимостей:

• CVE-2022-0847 — уязвимость, известная как Dirty Pipe, которая позволяет повышать привилегии и перехватывать управление запущенными приложениями;
• CVE-2019-13272 — уязвимость некорректной обработки наследования привилегий, которая может быть использована для их повышения;
• CVE-2021-22555 — уязвимость переполнения кучи в подсистеме ядра Netfilter;
• CVE-2023-32233 — еще одна уязвимость в подсистеме Netfilter, которая позволяет создать условия для Use-After-Free и повысить привилегии за счет некорректной обработки сетевых запросов.

Динамика числа пользователей Linux, столкнувшихся с эксплойтами, Q1 2025–Q2 2026. За 100% принято число пользователей, столкнувшихся с эксплойтами в Q1 2025 (скачать)

Во втором квартале 2026 года количество пользователей Linux, столкнувшихся с эксплойтами, незначительно снизилось относительно первого квартала. Учитывая то, что значительная часть новых уязвимостей связана с работой кэширующей подсистемы операционной системы, рекомендуется устанавливать патчи как можно быстрее или отключать уязвимые модули ядра, если патч невозможен.

Самые распространенные опубликованные эксплойты

В распределении опубликованных эксплойтов по типам программного обеспечения во втором квартале 2026 года появились категории, которые давно не попадали в выборку. Так, мы снова видим эксплойты для такой платформы, как SharePoint. Здесь стоит отметить, что на протяжении квартала было опубликовано несколько описаний уязвимостей Exchange и SharePoint, однако по большей части это были поддельные исследования, сгенерированные нейросетями. Хотя сами статьи и исходные коды эксплойтов выглядят достаточно качественными, они описывают несуществующие проблемы в программном обеспечении или его элементах — зачастую близкие к реально уязвимым механизмам — для введения в заблуждение исследователей. Это разновидность атак нацелена на увеличение времени обнаружения реальных уязвимостей. В некоторых случаях к описанию несуществующей уязвимости прилагалось вредоносное программное обеспечение, никак не связанное с заявленной проблемой.

Распределение опубликованных эксплойтов по платформам, Q1 2026 (скачать)

Распределение опубликованных эксплойтов по платформам, Q2 2026 (скачать)

Использование уязвимостей в APT-атаках

Мы проанализировали, какие уязвимости использовались в APT-атаках во втором квартале 2026 года. Представленный ниже рейтинг включает данные нашей телеметрии, исследований и открытых источников.

ТОР 10 уязвимостей, эксплуатируемых в APT-атаках, Q2 2026 (скачать)

Во втором квартале 2026 года в APT-атаках наметился тренд на использование новых уязвимостей сразу с момента их публикации. При этом, как и раньше, мы видим много уязвимостей нулевого дня. Стоит обратить особое внимание на уязвимость Langflow — это один из первых случаев, когда APT эксплуатируют технологии ИИ, которые сейчас во многих организациях только начинают интегрировать. Эти технологии имеют большое количество белых пятен с точки зрения обеспечения безопасности ввиду проприетарности большинства из них. Поэтому, в связи с растущим количеством инструментов автоматизации на основе ИИ, помимо традиционных рекомендаций по установке исправлений мы также настоятельно советуем выработать безопасные процедуры использования учетных данных и обработки чувствительной информации в системах, где используются агенты и LLM.

C2-фреймворки

В этом разделе мы рассмотрим самые популярные C2-фреймворки, используемые APT-группами, и проанализируем уязвимости, эксплойты к которым взаимодействовали с C2-агентами в APT-атаках.

На графике ниже показана частота известных случаев использования С2-фреймворков в атаках за второй квартал 2026 года, согласно открытым источникам.

ТОР 10 C2-фреймворков, используемых APT для компрометации систем пользователей, Q2 2026 (скачать)

Самыми распространенными C2-фреймворками остаются Sliver, Havoc, AdaptixС2 и Metasploit. Мы изучили открытые источники, проанализировали образцы вредоносных С2-агентов, содержащие эксплойты, и выяснили, что в APT-атаках с перечисленными на графике фреймворками использовались следующие уязвимости.

• CVE-2026-35273 — уязвимость в Oracle PeopleSoft PeopleTools, которую вендоры ИБ-решений классифицируют как Server-Side Request Forgery (SSRF). Подробности об уязвимости так и не раскрыты, хотя есть исследования, которые рассказывают о шагах постэксплуатации.
• CVE-2023-46604 — уязвимость небезопасной десериализации в Apache ActiveMQ, которая позволяет выполнять произвольный код в контексте процесса сервиса.
• CVE-2024-12356 и CVE-2026-1731 — уязвимости инъекции команд в ПО BeyondTrust, позволяющие злоумышленнику отправлять вредоносные команды даже без аутентификации в системе.
• CVE-2023-36884 — уязвимость в компоненте «Поиск Windows», которая позволяет запускать команды в системе в обход механизма Mark of the Web (MoTW).
• CVE-2025-53770 — уязвимость небезопасной десериализации в Microsoft SharePoint, которая позволяет выполнять команды на сервере без аутентификации.
• CVE-2025-8088 и CVE-2025-6218 — схожие уязвимости типа Directory Traversal в WinRAR, которые позволяют распаковать файлы из архива по заранее заданному пути, при этом архиватор может не выдавать пользователю никаких сообщений.

Описанные уязвимости позволяют определить, что злоумышленники использовали их для первоначального доступа и повышения привилегий в уязвимых системах, создавая условия для запуска C2-агента. Среди них есть как уязвимости нулевого дня, так и достаточно известные проблемы безопасности.

Уязвимости LLM/ИИ-инструментов

Этот раздел содержит анализ данных, которые публикуются в базе знаний «Лаборатории Касперского» об уязвимостях. Мы изучили версию базы за второй квартал 2026 года.

Как мы упоминали выше, инструменты, плагины и технологии ИИ позволяют достаточно хорошо автоматизировать поиск проблемного кода и аномального поведения. Из-за высоких скоростей обнаружения новых уязвимостей появилась достаточно логичная потребность в таком же быстром их исправлении. Для этого зачастую также используется ИИ, что увеличивает объемы генерируемого кода. При этом как код, написанный без участия человека, так и советы ИИ не всегда бывают корректными.

Рассмотрим график зарегистрированных уязвимостей в ИИ-инструментах в 2025–2026 годах.

Количество опубликованных уязвимостей в LLM, ИИ-инструментах и плагинах, которые включают аналогичную функциональность, за 2025–2026 годы (скачать)

Как можно видеть на графиках, проблем в ИИ-инструментах регистрируется довольно много, и от квартала к кварталу их число растет. Одновременно с этим стоит обратить внимание на распределение уязвимостей в ИИ-инструментах по типам согласно системе CWE:

TOP 6 типов уязвимостей в продуктах, которые реализуют или используют логику ИИ/LLM, 2025–2026 годы

Интересно, что на первом месте за все кварталы с начала 2025 года находятся уязвимости неопределенного типа. Для «традиционного» программного обеспечения существует такая же проблема и, похоже, с ростом числа ИИ-инструментов она не будет решена. Также примечательно, что в списке присутствуют классы CWE, которые сами разработчики системы не рекомендуют использовать для классификации уязвимостей, поскольку они объединяют в себе целый ряд более конкретных типов. К таковым относится, например, CWE-284.

По самым распространенным классам можно сделать вывод, что основные проблемы, которые были обнаружены в связанном с ИИ программном обеспечении, это:

• проблемы с разграничением доступа к критическим объектам системы;
• некорректная реализация механизмов аутентификации и авторизации;
• инъекции.

Стоит обратить внимание, что уязвимости классов CWE, связанных с инъекциями, до всплеска популярности ИИ-агентов встречались относительно редко (ранее они в основном затрагивали веб-приложения). Однако за последнее время подобные проблемы безопасности снова стали актуальными.

По итогам полутора лет ИИ-бума можно сделать следующий вывод относительно зарегистрированных уязвимостей: разработчики ИИ-инструментов в большей степени заинтересованы в расширении их функциональности, чем в безопасности. Это стоит учитывать при их использовании. Рассмотрим проекты и приложения, которые либо интегрировали ИИ-инструменты, либо предоставляли их как основной продукт. Ниже приведен список таких проектов с наибольшим количеством зарегистрированных уязвимостей за 2025–2026 годы.

TOP проектов, связанных с ИИ/LLM, по количеству опубликованных уязвимостей за 2025–2026 годы (скачать)

Интересные уязвимости

Этот раздел содержит наиболее интересные уязвимости, которые были опубликованы во втором квартале 2026 года и имеют общедоступное описание. Так как выше мы уже разбирали некоторые значимые уязвимости, опубликованные за отчетный период, сюда вошли преимущественно уязвимости LLM/ИИ-инструментов.

CVE-2026-25253 — уязвимость gatewayUrl в OpenClaw

Проблема связана с тем, что пользовательский интерфейс OpenClaw доверяет значению параметра gatewayUrl, передаваемому в URL, и автоматически устанавливает WebSocket-соединение с указанным адресом. При этом в процессе подключения передается токен аутентификации без дополнительного подтверждения пользователя.

Алгоритм атаки с использованием этой уязвимости выглядит следующим образом.

1. Приложение получает критически важный адрес для подключения из внешнего источника (URL-параметра gatewayUrl), который контролирует злоумышленник.
2. Значение параметра не проверяется перед использованием.
3. Клиент автоматически инициирует соединение с указанным в параметре адресом, который принадлежит злоумышленнику.
4. В рамках соединения на указанный адрес передаются учетные данные (токен доступа).

Если злоумышленник получает действительный токен, последствия зависят от его полномочий в системе. В общем случае это может привести к:

• компрометации пользовательской сессии;
• выполнению операций от имени пользователя;
• изменению конфигурации ИИ-агента;
• доступу к подключенным инструментам и ресурсам;
• при определенных настройках OpenClaw — дальнейшей компрометации хоста, на котором работает агент.

Отметим, что риск эксплуатации возникает из сочетания нескольких факторов, таких как автоматическое подключение и передача токена, отсутствие проверки доверенности адреса и наличие высоких привилегий у локального ИИ-агента.

CVE-2026-41948 — уязвимость обхода пути в ИИ-платформе Dify

Уязвимость позволяет аутентифицированному пользователю сформировать запрос таким образом, что приложение выходит за пределы разрешенного пространства ресурсов (tenant) и получает доступ к внутренним REST API, которые изначально не предназначены для данного пользователя. Причиной является недостаточная нормализация и проверка URL-пути перед его передачей во внутренний сервис.

В зависимости от конфигурации Dify последствия могут включать:

• доступ к внутренним служебным интерфейсам;
• нарушение изоляции между рабочими пространствами;
• получение служебной информации;
• создание условий для дальнейших атак при наличии других уязвимостей.

Особую опасность представляет использование Dify в корпоративных ИИ-платформах, где внутренние сервисы обладают повышенными привилегиями.

CVE-2026-45386 — уязвимость некорректного доступа к функциональности приложения в Open WebUI

В Open WebUI операции закрепления сообщения Pin/Unpin являются операциями записи, поскольку изменяют метаданные этого сообщения (is_pinned, pinned_by, pinned_at). Однако в уязвимых версиях API перед выполнением этих действий проверял наличие прав на чтение канала (чата одного или группы пользователей с ИИ), в котором находится сообщение, но не прав на изменение его содержимого. В результате пользователь с ролью, предусматривающей только просмотр сообщений, мог изменять их статус закрепления.

Алгоритм работы уязвимости следующий.

1. Пользователь инициирует действие, изменяющее состояние объекта.
2. Приложение рассматривает это действие как обычный запрос на чтение.
3. Проверяется только право просмотра канала.
4. Операция записи выполняется без проверки соответствующих полномочий.

Таким образом нарушается один из базовых принципов модели контроля доступа. А именно: любая операция, изменяющая состояние данных, должна проверяться на наличие соответствующих прав записи или модерации независимо от того, доступен ли объект для чтения.

Хотя уязвимость не приводит к выполнению произвольного кода или компрометации конфиденциальных данных, она может повлиять на целостность информации и процесс совместной работы. Среди потенциальных последствий эксплуатации можно назвать несанкционированное закрепление или открепление сообщений, нарушение работы модераторов и администраторов каналов, изменение порядка отображения важной информации и даже возможность распространения недостоверной или вводящей в заблуждение информации путем изменения канала, в котором содержится закрепленное сообщение.

Open WebUI широко используется как интерфейс для взаимодействия с локальными и корпоративными LLM. В подобных системах закрепленные сообщения часто содержат важные инструкции, объявления или рекомендации для пользователей. Возможность их изменять, обладая минимальными правами, может нарушить процессы совместной работы, привести к путанице и снизить доверие к информации, публикуемой администраторами и модераторами.

CVE-2026-45501 — уязвимость в Microsoft Exchange

Уязвимость связана с некорректной нейтрализацией пользовательского ввода при генерации веб-страниц Exchange. В результате специально сформированные данные могут интерпретироваться браузером как активное содержимое вместо обычного текста.

Хотя Microsoft классифицирует возможный эффект от эксплуатации этой уязвимости как спуфинг, подобные ошибки могут приводить к подмене отображаемого содержимого, имитации доверенного интерфейса, выполнению действий от имени пользователя в рамках активной сессии и злоупотреблению пользовательским доверием.

Любопытно, что подобные проблемы до сих пор актуальны для современного программного обеспечения, ведь для борьбы с ними были как раз созданы механизмы Content Security Policy и различные парсеры, которые позволяют разработчикам нейтрализовать опасные части контента страниц пользователей.

Выводы и рекомендации

Во втором квартале появились первые значимые результаты внедрения ИИ-автоматизации в приложения для разработки программного обеспечения и поиска уязвимостей. Как видно из исследования, теперь помимо традиционного патч-менеджмента организациям также нужны механизмы, которые будут позволять мониторить системы и разграничения доступа в режиме реального времени, поскольку в инфраструктурах и привычных приложениях стало намного больше ИИ-функциональности, которая может привести к компрометации.

Таким образом, современные защитные решения корпоративного уровня должны не только оперативно выявлять уязвимости в инфраструктуре, но и приоритизировать патчи — с этим поможет справиться Kaspersky Vulnerability Management. Кроме того, важно обеспечивать широкий спектр превентивных мер, связанных с отслеживанием общего состояния систем и рабочих мест. В линейке решений «Лаборатории Касперского» таким требованиям отвечает инструмент Kaspersky Symphony, сочетающий как проактивные механизмы, так и возможности своевременного реагирования на возникающие угрозы.