ИИ помог аналитикам выявить уязвимости 0-day в видеокамерах PTZOptics

ИИ помог аналитикам выявить уязвимости 0-day в видеокамерах PTZOptics

ИИ помог аналитикам выявить уязвимости 0-day в видеокамерах PTZOptics

Эксперты GreyNoise выявили две уязвимости нулевого дня в сетевых видеокамерах PTZ (с приводом наклона/поворота и увеличительным объективом). В этом им помог ИИ-инструмент, специально созданный для нужд киберразведки.

Умный ассистент, встроенный в ханипот-систему threat hunting, четко среагировал на подозрительный трафик. Анализ показал, что это была автоматизированная попытка эксплойта.

Критическая уязвимость CVE-2024-8956 вызвана некорректной реализацией механизмов аутентификации и позволяет получить доступ к юзернеймам, хешированным паролям (MD5), конфигурационным данным и прочей конфиденциальной информации.

Уязвимость CVE-2024-8957 открывает возможность для инъекции команд. При использовании в связке с CVE-2024-8956 позволяет удаленно и без аутентификации захватить контроль над камерой, просматривать и останавливать видеопоток реального времени, вносить изменения, а также приобщить устройство к DDoS-ботнету.

Проблемы актуальны для PTZ-камер высокого разрешения с прошивками версий ниже 6.3.40, в частности, для устройств PTZOptics, Multicam Systems SAS и SMTAV Corporation на базе SoC-процессоров Hisilicon Hi3516A.

Их зачастую используют на критически важных объектах — роботизированных производствах, в медучреждениях, госучреждениях (к примеру, в залах суда), а также для проведения онлайн-презентаций и видеоконференций.

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