Старый мобильник может «слить» прежнего владельца

Старый мобильник может «слить» прежнего владельца

Продавая б/у телефон, человек должен удостовериться, что в нем не сохранились личные данные. Эксперт по информационной безопасности Ли Рейбер (Lee Reiber) из компании AccessData провел эксперимент, в котором смог узнать «слишком многое» о прежних владельцах бывших в употреблении гаджетов.



 Рейбер сообщил, что из четырех купленных на интернет-аукционах мобилок все содержали различные данные пользователей. Если некоторые устройства их прежние владельцы продавали, не удалив записные книги или личные фотографии, то на одном даже нашлись данные о кредитной карте и активный доступ к интернет-аккаунтам, с помощью которых легко можно восстановить доступ к личной странице и похитить ее у владельца, сообщает MTSToday.

Например, оставленные в памяти телефона фотографии с геотегами (с координатами съемки), которые записывают почти все устройства со встроенным GPS-приемником, могут рассказать о месте жительства человека. С помощью SMS люди часто передают пароли, а различные приложения для доступа к интернет-сервисам сохраняют логин и пароль пользователя для автоматического входа.

Ли пишет, что впереди сезон новогодних праздников, а это значит, что многие люди обзаведутся новыми гаджетами. Рейбер советует людям, которые намерены продать свои старые устройства, изначально удалить из памяти телефонов всю личную информацию.

Поскольку существуют программы, способные восстанавливать даже удаленные данные, то эксперт из AccessData рекомендует не просто очищать папки, а по возможности перепрошить гаджет.

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