2026 m. spalio 21 d. PHP projektas išleido skubius pataisymus dviem kritinėms spragoms, bendrai vadinamoms PHP2Shell, leidžiančioms užpuolikui vykdyti kodą serveryje be prisijungimo. Abi įvertintos CVSS v4.0 balu 9.2 ir glūdi tame, kaip PHP apdoroja multipart failų įkėlimo užklausas dar prieš paleidžiant pačios aplikacijos kodą. Pataisytos versijos – PHP 8.5.12, 8.4.27, 8.3.36 ir 8.2.35, o AWS papildomai paskelbė AWS WAFv2 taisyklių šablonus bei serverio lygio nustatymus, mažinančius riziką toms komandoms, kurioms reikia laiko diegti atnaujinimą. AWS aiškiai pažymi, kad ugniasienės taisyklės padeda tik pakraštyje – jos negali visiškai uždaryti vienos iš dviejų spragų, todėl pataisymas lieka privalomas.
Amazon „MadPot“ honeypot tinklas 2026 m. spalio 17 d. užfiksavo bandymą išnaudoti spragą, dabar žinomą kaip CVE-2026-109618 ir CVE-2026-109619 (pramintą PHP2Shell) — tai įvyko keturiomis dienomis anksčiau nei oficialus viešas paskelbimas. Užklausa atėjo iš komercinio anonimizacijos tinklo IP adreso, o tai rodo, kad kažkoks užpuolikas turėjo veikiantį eksploitą dar prieš embargo pabaigą. Kai spalio 21 d. 14:00 UTC embargas baigėsi, AWS teigia, kad per kelias valandas jų jutikliuose pasirodė tiek koncepcijos įrodymo (PoC) kodas, tiek realios atakos iš kelių skirtingų infrastruktūros grupių. AWS teigia, kad tai rodo struktūrinį pokytį: AI pagalba paspartina pataisos ar pranešimo pavertimą veikiančiu eksploitu, todėl nebegalioja senesnė prielaida, kad dauguma atakų vyksta tik po viešo PoC paskelbimo.
AWS paskelbė praktinį vadovą apie Adaptive Agentic Intelligence Framework (AAIF), sukurtą ant Strands Agents, kuris paprastas užklausas nukreipia į mažus vietinius modelius (per Ollama), o sudėtingas – į debesijos modelius per Amazon Bedrock. Lengvas 1 milijardo parametrų modelis (llama3.2:1b) veikia kaip orkestratorius, nusprendžiantis, kur nukreipti kiekvieną užklausą; pavyzdyje naudojamas IoT stebėjimo agentas su vietine telemetrijos užklausa, vietine vaizdo analize ir debesijos ekspertinėmis įžvalgomis. AWS teigia, kad hibridinėje konfigūracijoje apie 80 proc. srauto gali būti apdorota vietoje, nekreipiantis į mokamą API, o architektūra gali veikti visiškai krašto įrenginiuose (pvz., Raspberry Pi su 8 GB atminties), visiškai debesijoje arba hibridiniu būdu.
Dirbtinio intelekto tyrimų bendrovė i14 kartu su AWS pritaikė savo Laplace 3B modelį — 24 sluoksnių architektūrą, pagrįstą Gated Linear Attention (GLA) vietoj įprasto transformerių dėmesio mechanizmo — AWS Trainium2 lustams, naudodama natyvų PyTorch (TorchNeuron Native). Vietoj su kiekvienu tokenu augančios KV talpyklos, modelis išlaiko pastovią 29,5 MB pasikartojančią būseną kiekvienai sekai. Viename trn2.48xlarge serveryje komanda pasiekė apie 120 000 tokenų per sekundę mokymo metu ir aptarnavo 11 544 išvesties tokenus per sekundę esant 1 280 lygiagrečių sekų per nemodifikuotą vLLM variklį.
CISA patvirtino, kad šeši pažeidžiamumai realiai išnaudojami, ir įtraukė juos į Known Exploited Vulnerabilities katalogą. Keturi iš šešių veikia Plex Media Server – dvi SSRF spragos, URI schemos apdorojimo klaida ir failo kelio kontrolės problema; likę du – OS komandų injekcija EG Secure Solutions SiteGuard Server Edition ir nekontroliuojamo paieškos kelio elemento klaida Siemens Software Center. Kadangi spragos jau išnaudojamos, direktyva BOD 26-04 įpareigoja federalines civilines agentūras skubiai taisyti bet kurią viešai pasiekiamą sistemą, kuri gali suteikti užpuolikui pilną kontrolę, bei patikrinti, ar sistema nebuvo pažeista prieš taisant.
Bendrame FTB, CISA, JAV slaptosios tarnybos ir Europos teisėsaugos institucijų pranešime aprašoma SafePay išpirkos programišių grupė, aktyvi nuo 2024 m. rugpjūčio ir atsakinga už bent 600 atakų Šiaurės bei Pietų Amerikoje, Europoje ir Australijoje. SafePay prieigą gauna per pavogtus ar brutalios jėgos atakomis atspėtus slaptažodžius, sukčiavimą ir žinomų VPN bei pakraščio įrenginių pažeidžiamumų išnaudojimą, tuomet naudoja teisėtus administravimo įrankius judėjimui tinkle, apsaugos išjungimui, duomenų nutekinimui ir failų šifravimui ChaCha20/RSA hibridiniu metodu prieš reikalaudami išpirkos.
AWS pristatė Agent Registry – valdomą katalogo paslaugą Model Context Protocol (MCP) serveriams, agentams ir agentų įgūdžiams registruoti. Vietoj kiekvieno įrankio kietai užkoduoto orkestratoriuje, agentai dabar gali ieškoti patvirtintame, versijuotame kataloge vykdymo metu ir sukurti klientą pagal grąžintą aprašą. Pavyzdinis sprendimas demonstruoja Discover → Instantiate → Execute ciklą naudojant Amazon Bedrock AgentCore Gateway bei AgentCore runtime, o pagrindinis modelis – Anthropic Claude Sonnet.
Eon, duomenų apsaugos ISV įmonė, veikianti AWS infrastruktūroje, pakeitė atskirus kredencialus ir lokalius MCP serverius vienu Amazon Bedrock AgentCore MCP Gateway. Gateway naudoja Cedar politikas, kad užtikrintų mažiausios privilegijos prieigą tiek inžinieriams, tiek autonominiam SRE agentui, veikiančiam su Claude per Amazon Bedrock, nukreipdamas užklausas į MCP serverius, talpinamus AgentCore Runtimes keliose AWS paskyrose. Po diegimo 100+ kūrėjų ir maždaug 10 000 sesijų, naujo darbuotojo prisijungimo prie visų įrankių laikas sumažėjo nuo ~2 dienų iki ~2 minučių.
AWS kartu su Keyfactor paskelbė referencinę architektūrą, sprendžiančią žinomą Model Context Protocol (MCP) spragą – MCP neturi įmontuoto būdo patvirtinti, kuris agentas iš tikrųjų siunčia užklausą. Architektūra prideda tris pasitikėjimo lygius – vartotojas-sistema, agentas-agentas ir agentas-įrankių serveris – pagrįstus pasirašytais užklausų vokais, vartotojo pasirašytais delegavimo patvirtinimais, RFC 8693 auditorija apribotais tokenais ir realaus laiko OCSP atšaukimo tikrinimu. Veikiantis pavyzdys naudoja Amazon Bedrock ir AWS Strands Agents SDK, o Keyfactor EJBCA išduoda ir tikrina X.509 sertifikatus; visas kodas paskelbtas GitHub.
AWS visiems „Anthropic Claude“ modeliams, veikiantiems „Amazon Bedrock“ platformoje, įdiegė struktūrizuotus atsakymus — tiek standartiniame runtime endpoint'e, tiek naujesniame agentinėms užduotims skirtame Mantle endpoint'e. Vietoj tikėjimosi, kad modelis grąžins teisingą JSON, kūrėjai dabar gali priversti atsakymus tiksliai atitikti schemą naudojant apribotą dekodavimą, kuris neleidžia modeliui generuoti formatą pažeidžiančių token'ų. Papildoma funkcija — griežtas įrankių naudojimas (strict tool use) — tą patį garantą taiko ir funkcijų iškvietimo parametrams, kad agentų darbo eigos nenutrūktų dėl netinkamo formato įvesties.
AWS paleido Pegasus 1.5 — „TwelveLabs“ sukurtą vaizdo-kalbos modelį — kaip visiškai valdomą paslaugą „Amazon Bedrock“ platformoje. Skirtingai nei ankstesnės versijos, atsakydavusios į vieną klausimą apie vieną klipą, šis modelis peržiūri visą vaizdo įrašą ir grąžina JSON sąrašą su visais jūsų apibrėžtus kriterijus atitinkančiais momentais kartu su pradžios ir pabaigos laiko žymomis. Jis taip pat apdoroja ilgesnius įrašus — iki dviejų valandų per vieną užklausą — ir leidžia įkelti vaizdo įrašą tiesiai iš S3 saugyklos arba kaip base64 eilutę, be jokio išankstinio indeksavimo.
AWS ir Deepgram kartu perrašė Nova-3 kalbos atpažinimo modelį, kad jis veiktų tiesiogiai ant Trainium2 lustų vietoj įprastos GPU pagrįstos PyTorch infrastruktūros, orientuojantis į didelio masto nesinchroninius transkripcijos darbus. Darbo metu buvo perrašyti lėčiausi sluoksniai į individualius branduolius (kernels), o Python paslaugų sluoksnis pakeistas Rust laikomąja sistema, tiesiogiai kreipiantis į Trainium. Rezultatas: viena trn2.3xlarge instancija, vykdanti aštuonias lygiagrečias modelio kopijas, apdoroja 11-70% daugiau garso vienam doleriui nei ankstesnė Deepgram infrastruktūra, o panašus sutaupymas potencialiai pasiekiamas klientams, savarankiškai diegiantiems sprendimą per SageMaker.
AWS išleido „push“ tipo NIXL konektorių vLLM sistemai, keičiantį, kaip raktas-reikšmė (KV) talpyklos duomenys perduodami tarp prefill ir decode egzempliorių atskirtame LLM aptarnavime. Vietoj to, kad decode egzempliorius trauktų KV blokus po prefill pabaigos, decode egzempliorius iš anksto užregistruoja paskirties atmintį, o prefill egzempliorius tiesiogiai įrašo KV duomenis, kai tik jie parengti – taip koordinavimo darbas pašalinamas iš kritinio kelio. Testuojant su Qwen3-32B modeliu 1 prefill/1 decode konfigūracijoje EC2 P5en egzemplioriuose su EFA, push režimas pasiekė iki 3 kartų geresnį laiką iki pirmo tokeno (TTFT) ir iki 30% geresnį vieno tokeno generavimo laiką (TPOT) nei numatytasis pull režimas, ypač esant didelei užklausų apkrovai.
AWS išbandė savo AWS Security Agent (dabar AWS Continuum dalis) su nauju, specialiai sukurtu benchmarku iš 37 realių, neseniai paskelbtų CVE, kiekvieną paleidžiant kaip gyvą konteinerizuotą taikinį su paslėpta vėliavėle. Pradėdamas nuo žemo privilegijų lygio taško, turėdamas tik vienos eilutės užuominą ir jokio PoC, agentas (veikiantis su Claude Opus 5) sėkmingai ir iki galo išnaudojo 33 iš 37 pažeidžiamumų po patikros audito; 2 atvejai perklasifikuoti kaip netinkamu keliu pasiekti sprendimai, o 2 atvejais agentas sugadino taikinį prieš ištraukdamas vėliavėlę. AWS sukūrė šį benchmarką, kad išvengtų viešų CVE rinkinių užteršimo problemos, kai modeliai gali būti įsiminę sprendimus iš mokymo duomenų.
AWS paskelbė valdymo sistemą „Trust in Depth“, skirtą leisti AI agentams veikti su didesne autonomija, bet laikantis vykdomų apribojimų. Ji apjungia agento teisių apibrėžimą prieš diegimą, kiekvieno agento patikrinamą tapatybę, ribų vykdymą realiu laiku per politikos šliuzus ir agento elgsenos stebėjimą po veiksmų. Sistema remiasi automatizuotu samprotavimu (matematiniu įrodymu) tiksliai apibrėžiamoms taisyklėms ir žmogaus sprendimu neaiškiems atvejams, naudojant AWS įrankius: Bedrock AgentCore, Guardrails, Kiro, Strands, Agent Registry ir CloudWatch Omni.
CISA patvirtino realų keturių pažeidžiamumų išnaudojimą ir įtraukė juos į Known Exploited Vulnerabilities katalogą. Paveikti produktai apima tinklo saugos ir atsarginio kopijavimo infrastruktūrą: Palo Alto Networks PAN-OS, Cisco Secure Email Gateway bei dvi atskiras spragas Ahsay AhsayCBS atsarginių kopijų platformoje. Pagal direktyvą BOD 26-04 federalinės civilinės agentūros privalo šias spragas taisyti pagreitintai, o CISA ragina visas organizacijas elgtis panašiai.
„Tamnoon“ sukūrė „Tami“ – agentinį orkestratorių „Amazon Bedrock“ platformoje, kuris tiria debesijos saugumo radinius iš CNAPP ir debesijos paslaugų teikėjų, įvertina pašalinimo saugumą ir generuoja pataisymus su apsaugos mechanizmais. Įmonė praneša apie daugiau nei 90 % kritinių debesijos pažeidžiamumų sumažėjimą per 90 dienų, be jokių gamybinių problemų. Sistema naudoja keturis specializuotus agentus (tyrimo, saugumo vertinimo, pašalinimo, kodo generavimo), kurie per „Bedrock“ kreipiasi į skirtingus pamatinius modelius, o „Bedrock Guardrails“ ir regionų tarpusavio išvada užtikrina saugumą ir mastelį.
Užpuolikai jau išnaudoja komandos įskverbimo (command injection) pažeidžiamumą Microsoft Windows sistemoje (CVE-2026-96951) ir autentifikacijos apėjimo per apsimetinėjimą pažeidžiamumą Ivanti Connect Secure (CVE-2026-104935), todėl CISA abu įtraukė į savo Žinomų išnaudojamų pažeidžiamumų (KEV) katalogą. Pagal Privalomąją veiklos direktyvą (BOD) 26-04 federalinės civilinės agentūros dabar privalo skubiai taisyti šiuos pažeidžiamumus viešai prieinamose sistemose, kurias išnaudojus galima perimti visą kontrolę. CISA ragina ir visas kitas organizacijas taikyti tą patį rizika grįstą pataisų diegimo principą.
Orca Security sukūrė Discovery AI — Amazon Bedrock agentą, verčiantį paprastus klausimus natūralia kalba į struktūrizuotas užklausas Sonar sistemai, kuri stebi daugiau nei 900 debesijos išteklių tipų. Vietoj vieno didelio modelio su visa schema kiekviename užklausime, gamybinė versija darbą paskirsto devynioms specializuotoms pakopoms ir keliems skirtingiems pagrindiniams modeliams. Rezultatas — gerokai mažesnės sąnaudos, greitesni atsakymai ir geresnis tikslumas sudėtingoms užklausoms; sistema veikia nuo 2026 m. kovo.
AWS pristatė tris branduolio (kernel) lygio optimizacijas Mixture-of-Experts (MoE) modelių aptarnavimui Hopper GPU, sukurtas bendradarbiaujant su vLLM bendruomene ir įdiegtas Amazon SageMaker AI LMI konteineryje. Pakeitimai sprendžia fused MoE skaičiavimų neefektyvumą dekodavimo fazėje su mažomis partijomis, kai anksčiau Tensor Core branduoliai būdavo nepilnai išnaudojami. Kartu optimizacijos suteikia iki 10% didesnį pralaidumą ir iki 9% greitesnį laiką iki pirmo tokeno (TTFT).
AWS išleido pirmą dalį iš dviejų dalių vadovo, kaip sukurti kvantams atsparią programinės įrangos tiekimo grandinę naudojant ML-DSA parašus (NIST FIPS 204) per AWS KMS, AWS Private CA ir IAM Roles Anywhere. Vadove aprašomas dvejetainių failų, konteinerių vaizdų ir SBOM pasirašymas, ir tai pristatoma kaip pirmas pilnas debesijos tiekėjo vadovas apie kvantams atsparų pasirašymą – nuo pasitikėjimo šaknies sukūrimo iki politikos vykdymo. Tai reaguoja į artėjančius reikalavimus: NSA CNSA 2.0, reikalaujantį išskirtinai kvantams atsparių parašų iki 2030 m., ir ES Kibernetinio atsparumo aktą (CRA), kuris pilnai įsigalios 2027 m. gruodį.
AWS paskelbė tęsinį apie tai, kaip organizacijos gali priversti laikytis patvirtintų ML-DSA (postkvantinio pasirašymo) parametrų rinkinių visoje AWS aplinkoje. Straipsnyje aprašoma, kaip naudojant Service Control Policies (SCP) organizacijos ar OU lygmenyje bei IAM leidimų ribas blokuoti nepatvirtintų ML-DSA variantų (pvz., ML-DSA-44) kūrimą ir naudojimą, paliekant leistinus (ML-DSA-65/87) visiškai veikiančius. Taip pat aptariama AWS Private CA bei sertifikatų kontrolė ir kompromisas tarp draudimo sąrašų (naujas variantas pagal nutylėjimą leidžiamas) ir leidimo sąrašų (naujas variantas pagal nutylėjimą blokuojamas).
AWS kartu su Postman paskelbė techninę apžvalgą, kaip Postman sukūrė „Agent Mode“ – AI pagrįstą sąsają API testavimui ir dokumentacijai, veikiančią produkcinėje aplinkoje dideliu mastu. Komanda nustatė, kad didžiausia kliūtis buvo ne modelio kokybė, o įrankių gausa ir trūkstamas kontekstas. Įraše aprašomi architektūriniai sprendimai: dinaminis įrankių parinkimas, schema pagrįstos užklausos, specializuoti konteksto apdorojimo moduliai bei Amazon Bedrock teikiamos galimybės – modelio lankstumas, kelių regionų išvada, duomenų rezidavimo kontrolė ir prompt caching.
AWS paskelbė atvejo analizę apie Amazon Bedrock AgentCore payments – valdomą funkciją, leidžiančią AI agentams savarankiškai mokėti už paslaugas, pvz., modelio užklausas, po vieną kartą naudojant x402 mokėjimų protokolą. Incarna šią funkciją panaudojo tam, kad jos agentai galėtų mokėti BlockRun, kelių tiekėjų inferencijos maršrutizatoriui, už kiekvieną atskirą modelio užklausą, atsiskaitant USDC stabilia moneta Base tinkle. AWS teigia, kad Incarna sutrumpino integracijos laiką nuo planuotų dviejų–trijų mėnesių iki trijų dienų ir apie 200 kodo eilučių. Beta testavimo metu agentai apdorojo daugiau nei 1000 mokėjimų, svyruojančių nuo 0,001 iki 0,05 USD už užklausą.