Ошибка в Android открывает путь вредоносным программам

Ошибка в Android открывает путь вредоносным программам

Исследователям в области безопасности удалось обнаружить уязвимости в операционной системе Google Android; эксплуатация этих ошибок может позволить злоумышленникам установить на мобильные устройства пользователей вредоносное программное обеспечение.

Всего уязвимостей две; более серьезную и опасную из них эксперты продемонстрировали в среду, 10 ноября, разместив в магазине Android Market приложение-образец. Концептуальная программа была замаскирована под расширение для популярной игры Angry Birds; при запуске она тайно устанавливала еще три приложения, которые получали доступ к адресной книге, геолокационным данным, функциям SMS, а также осуществляли соединения с удаленным сервером - и все эти действия производились в обход встроенной системы выдачи предупреждений, которая служит защитой пользователям Android.

Один из исследователей, сотрудник Scio Security Джон Оберхейд, отметил, что приложение-эксплойт удалили из магазина примерно через 6 часов. Проблема, однако, не в конкретном программном продукте, а в метках безопасности, которые Google применяет для аутентификации пользователей Android; эти метки являются частью системы, напоминающей реализацию технологии единого входа, и благодаря им пользователь может не раскрывать свой пароль третьесторонним службам. Однако в системе меток имеются недочеты, которые и проэксплуатировали специалисты по безопасности.

"Наше концепт-приложение способно использовать метки безопасности в своих целях, и с их помощью оно получает возможность выполнять все те же самые действия, что и легитимные продукты из магазина Android Market, но без появления запросов на разрешение той или иной операции", - пояснил г-н Оберхейд. - "Изучив проблему, мы выяснили, что одну-единственную метку, принадлежащую некоторой службе Android, можно задействовать для обхода любых ограничений встроенной системы защиты".

Представители Google сообщили, что в настоящее время идет работа над официальным комментарием компании по поводу выявленных г-ном Оберхейдом и его коллегой по работе с уязвимостями Заком Ланье ошибок безопасности.

Необходимо заметить, что в тот же день поступила информация о еще одной проблеме - на этот раз во встроенном Интернет-обозревателе Android. Исследователь из Великобритании продемонстрировал, как потенциальный злоумышленник может установить вредоносное ПО на коммуникатор HTC Legend под управлением Android 2.1 со всеми доступными обновлениями. Актуальный выпуск мобильной ОС Google - 2.2, но, по сведениям самой компании, 64% владельцев Android-устройств все еще работают с версией 2.1.

The Register

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