Прослушивать мобильные звонки может каждый

Прослушивать мобильные звонки может каждый

Прослушивать мобильные звонки может каждый

Сегодня на конгрессе Chaos Computer Club двое исследователей продемонстрировали полноценную систему прослушивания зашифрованных вызовов и перехвата SMS-сообщений, которые отправляет или принимает мобильное устройство связи стандарта GSM. Для построения этой системы им понадобились несколько простейших телефонов суммарной стоимостью не более 60 долларов, ноутбук, программное обеспечение с открытым кодом и немного смекалки.

Раньше подобные возможности (по позиционированию и прослушиванию мобильных телефонов), как правило, имелись в распоряжении лишь сотрудников правоохранительных органов да тех особо богатых людей, которые могли позволить себе приобрести профессиональный сетевой анализатор за 50 тыс. долларов. Однако исследователи, играя на особенностях стандарта GSM и человеческом факторе, смогли создать систему, построить рабочую копию которой по плечу любому технически грамотному специалисту.

Для начала эксперты Карстен Ноль и Сильвен Мюно продемонстрировали аудитории, как можно использовать данные о местоположении абонента, которыми GSM-сети обмениваются между собой для обеспечения корректной маршрутизации звонков и SMS-сообщений, чтобы предварительно определить город или район, где в данный момент находится цель. Затем, согласно их схеме, шпион может приступить к точному позиционированию; для этого на телефон жертвы высылаются особые SMS-отправления - например, имитации поврежденных сообщений, которые не отображаются пользователю. Отслеживая путь таких посланий через промежуточные станции и обрабатывая ответные сигналы устройства, злоумышленник сможет более корректно определить местонахождение трубки.

В качестве устройств анализа и мониторинга использовались обычные, довольно примитивные GSM-телефоны. Эксперты заменили их прошивки на свое собственное программное обеспечение, которое позволило им извлекать необработанные данные из сетей связи и в режиме реального времени пересылать сигнал для его последующей обработки в портативный компьютер. При помощи такого самодельного сниффера исследователи смогли точно определить случайный идентификатор, который был присвоен телефону-цели при его регистрации в сети; соответственно, они обрели возможность вычленять из общего "океана" данных те потоки, которые предназначались именно для нужного им устройства.

После описанных двух этапов следует заключительная стадия - расшифровка передаваемой информации. Борьба с криптоалгоритмами обычно сложна и далеко не всегда заканчивается в пользу аналитика, однако в данном случае специалисты нашли способ успешно атаковать шифр. Дело в том, что сети GSM через определенные промежутки времени отправляют телефонам служебные сигналы того или иного рода, не несущие полезной нагрузки; "пустое место" в них заполняется некоторым набором байтов. Несколько лет назад новая редакция стандарта GSM обязала поставщиков услуг связи заполнять "пустоты" случайными байтами, однако и по сей день многие сети не соблюдают обновленный стандарт, так что набор байтов остается статическим.

В силу этого исследователи получили возможность с высокой степенью вероятности предсказывать исходное содержание зашифрованных служебных сигналов. Подключив к процессу анализа еще и чрезвычайно объемную базу предварительно рассчитанных ключей шифрования, они добились почти моментального нахождения секретного ключа: среднее время его обнаружения при помощи специальной программы составило 20 секунд. При этом многие операторы не утруждают себя запуском отдельных процедур шифрования для каждой отдельной сессии: экономя ресурсы, они используют один и тот же ключ для защиты сразу нескольких следующих друг за другом SMS-сообщений и телефонных звонков.

В ходе демонстрационного прогона специалистам понадобилось лишь несколько минут, чтобы настроить систему, засечь телефон-жертву, взломать шифр и прослушать разговор, параллельно записывая его в аудиофайл.

"То, с чем мы имеем дело сейчас, - это скверно защищенная инфраструктура двадцатилетней давности, посредством которой передаются значительные объемы конфиденциальной информации", - подытожил г-н Ноль. - "Хотелось бы, чтобы безопасность сетей сотовой связи развивалась и совершенствовалась; в настоящее время их защита столь же 'надежна', сколь и оборона подключенных к Интернету компьютеров в начале девяностых годов прошлого века".

Gizmodo

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