BadPower — форма атаки, способная воспламенять заряжаемые устройства

BadPower — форма атаки, способная воспламенять заряжаемые устройства

BadPower — форма атаки, способная воспламенять заряжаемые устройства

Китайские исследователи в области кибербезопасности рассказали о форме атаки под названием BadPower. Её принцип заключается в модификации прошивки устройств для быстрой зарядки, что может привести к воспламенению подключённых девайсов.

Вектор BadPower описали специалисты Xuanwu Lab, подразделения китайского техногиганта Tencent. По словам экспертов, для деструктивной атаки достаточно просто внести изменения в прошивку устройств для быстрого заряда.

Подобные устройства выглядят как обычные зарядки, однако выполняют свою задачу с помощью прошивки, которая взаимодействует с подключёнными девайсами, «согласовывая» скорость зарядки.

Если заряжаемое устройство не поддерживает технологию быстрой зарядки, прошивка понижает мощность до 5V. Если же допустимо заряжать девайс в ускоренном режиме, в ход идут уже 12V, 20V.

Суть BadPower заключается в модификации параметров зарядки, установленных в прошивке по умолчанию. В теории злоумышленник может значительно увеличить мощность, что приведёт к повреждению подключённого девайса: компоненты могут плавиться, деформироваться и даже воспламеняться.

Реализовать BadPower можно скрытно и очень быстро. Злоумышленнику нужно просто подключить своё оборудование к устройству для быстрой зарядки, подождать несколько секунд и готово — прошивка модифицирована.

Более того, специалисты убеждены, что некоторые модели зарядок можно превратить в деструктивные устройства с помощью обычных смартфонов и ноутбуков, которые помогут загрузить вредоносный код.

Исследователи протестировали 35 быстрых зарядок, из которых 18 оказались уязвимы. К счастью, от BadPower можно избавиться простым обновлением прошивки.

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