Исследователи изучили защищенность радиопереговоров американской полиции и спецслужб

Исследователи изучили защищенность радиопереговоров американской полиции и спецслужб

Действия полицейских и федеральных агентов "в поле" традиционно координируются при помощи портативных устройств радиосвязи. Естественно, предполагается, что переговоры по рациям надежно защищены, и злоумышленник не сможет извлечь никакой полезной информации в случае перехвата сигнала. Однако у ученых из Пенсильванского университета другое мнение: если верить результатам проведенного ими исследования, дыр в системе защиты служебной радиосвязи более чем достаточно.



Специалисты два года работали с протоколами беспроводной связи, совокупность которых известна под кодовым наименованием "P25" (программа по их разработке именовалась в свое время "APCO Project 25"). Эти протоколы лежат в основе большинства систем двусторонней подвижной радиосвязи, используемых агентами ФБР и сотрудниками полиции. Исследователи, по их собственным словам, обнаружили ряд существенных недочетов как в самих протоколах, так и в их практической реализации, а также в элементах, отвечающих за взаимодействие с пользователем; эксплуатация этих уязвимостей позволяет пассивно подслушивать переговоры или активно осуществлять разнообразные атаки, характеризующиеся высокой эффективностью и в то же время сложностью обнаружения.


В ходе исследования ученые установили простые приемники радиосигналов ценой в тысячу долларов за штуку в двух районах своего города и начали слушать сеансы связи по протоколам P25. В результате выяснилось, что из-за изъянов в радиосистемах подавляющее большинство переговоров шло в буквальном смысле открытым текстом, без единого намека на шифрование (хотя говорящие считали, что разговор находится под надежной криптозащитой). Сами того не желая, правоохранительные органы выложили специалистам имена и адреса объектов полицейских расследований, личные идентификаторы информантов и данные по агентам, работающим под прикрытием, планы рейдов и арестов и прочие сведения для служебного пользования.


Ученые отмечают, что в ряде случаев один или несколько пользователей, участвовавших в сеансах радиосвязи, были ошибочно убеждены, что криптозащита работает, хотя на самом деле шифрование не осуществлялось; в других ситуациях все участники радиопереговоров соглашались на открытый сеанс в силу того, что у некоторых полицейских или агентов  отсутствовали требуемые шифроключи, и они не могли подключиться к защищенному разговору.


Помимо этого, исследователи обнаружили и описали несколько способов злонамеренного внедрения в переговоры (в том числе и в корректно криптованные), а также представили сценарий относительно просто реализуемого отказа в обслуживании, позволяющего нарушить радиосвязь. Все полученные результаты ученые отразили в докладе, который планируют представить на 20-м симпозиуме Usenix Security.


Softpedia


Письмо автору

" />

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