АНБ США создавала шпионский софт для iPhone

АНБ США создавала шпионский софт для iPhone

Американское Агентство Национальной Безопасности в 2008 году разрабатывало программное обеспечение для размещения в Apple iPhone, которое позволяло ведомству получать практически полный контроль над устройством, в том числе читать текстовые сообщения, голосовую почту, удаленно включать камеру и микрофон, а также производить другие операции. С такими данными выступил вчера германский журнал Der Spiegel.


Согласно статье, разработанный код получил название DropOutJeep, он был создан в недрах ведомства и предназначался для размещения в iPhone еще на этапе производства аппарата. Такие данные следуют из документов АНБ от 1 октября 2008 года. Среди прочих возможностей программы также называется удаленное размещение и чтение файлов на устройстве iPhone, получение адресной книги пользователя и идентификация местоположения устройства по ближайшей сотовой вышке. Встраиваемая программа также позволяла без уведомления пользователя читать SMS, получать доступ к GPRS-трафику, причем все перехватываемые данные передавались оператору кода в шифрованном виде, сообщает cybersecurity.ru.

Отметим, что в документе речь идет именно о GRPS, а не о 3G, так как документ датирован 2008 годом. Напомним, что первое поколение iPhone было выпущено в 2007 году, тогда как iPhone 3G появился в середие 2008 года.

На сайте Der Spiegel также приводится подробная инфографика того, как именно работал шпионский модуль в iPhone - http://www.spiegel.de/international/world/a-941262.html . В ней указано, что код заточен на работу с некоторыми моделями сетевого оборудования Cisco, где также были размещены шпионские закладки, и некоторыми моделями других сетевых устройств и серверов.

Одновременно с этим, немецкое издание отмечает, что все эти операции велись в рамках более глобальной кампании Tailored Access Operation (TAO), в которой АНБ также устанавливало шпионское оборудование в центрах коммутации BlackBerry. Из документов следует, что бэкдоры присутствуют в разработках Apple, Cisco, Dell и Huawei. Однако в материалах не указывается, что бэкдоры были созданы по договоренности с производителями.

В компании Apple 31 декабря выступили с официальным опровержением статьи в Der Spiegel, заявив, что они никогда не работали с АНБ над размещением шпионского софта в iPhone. «Компания ничего не знала о существовании шпионских программ в отношении iPhone. Мы используем все наши ресурсы для того, чтобы оберегать наших клиентов от угроз безопасности, независимо от того, кто именно за ними стоит», - заявила пресс-секретарь Apple Кристин Хуге.

В Cisco также заявили, что были не знакомы с программами АНБ по поиску уязвимостей в роутерах компании. «На данный момент у компании нет каких-то сведений о новых уязвимостях в наших продуктах, если таковые данные появляются, мы немедленно работаем над ними», - заявили в Cisco.

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