Швейцарец научился взламывать роутеры за пару секунд

Слабая защита позволяет угадать пароль Wi-Fi-роутера за секунду

Швейцарский исследователь значительно доработал метод атаки беспроводных роутеров, на которых используется несовершенные способы защиты Wi-Fi. Благодаря новому способу взлома хакер имеет шанс за несколько минут получить доступ к чужой сети.

В основу новой атаки положена слабая рандомизация или отсутствие таковой при формировании ключа, который используется для аутентификации аппаратных PIN в некоторых вариантах Wi-Fi Protected Setup. Любой пользователь может быстро собрать достаточное количество информации, чтобы просчитать PIN и осуществить незарегистрированное подключение. Учитывая, то, что правильный PIN просчитывается, а не подбирается грубой силой, новый тип атаки остается абсолютно неуязвимым против компьютерных систем защиты, используемых в корпоративных структурах.

Раньше взломщикам нужно было осуществить 11 тысяч попыток, на что требовалось потратить около 4 часов. Новый тип атаки позволяет определить PIN оффлайн и только после этого осуществить ввод пароля онлайн. Автор нового способа взлома Доминик Бонгард (Dominique Bongard) из швейцарской компании 0xcite утверждает, что на всё про все, нужно всего лишь несколько секунд.

Проблема в защите возникает в технике с чипами от Broadcom и другой компании, название которой Бонгард не называл. Большая часть производителей роутеров используют в качестве основы программное обеспечение, которое предоставляют сами разработчики чипов,из-зачего уязвимости появляются в готовых продуктах. В коде Broadcom была реализована слабая рандомизация, а второй анонимный производитель вообще не реализовал никакой рандомизации.Wi-FiAlliance не подтвердил, являются ли подобные уязвимости угрозой для устройств, которые получили сертификат от организации.

Представленный тип атаки был продемонстрирован на конференции PasswordsCon Las Vegas 2014 в начале августа 2014. Более ранние работы по данному вопросу за авторством Стефана Фибока (Stefan Viehböck) были опубликованы в 2011.

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