Шпионская программа АНБ проще, чем поиск Google

Шпионская программа АНБ проще, чем поиск Google

Издание The Intercept опубликовало новые детали, касающиеся работы сервиса XKeyscore.  Согласно документам Сноудена, которые он передал журналистам в 2013 году, АНБ использует XKeyscore для слежки за гражданами. Но никто не мог подумать, что это настолько просто.

Согласно данным The Intercept, XKeyscore «кормится» потоками данным, собирая их прямиком с оптоволоконных кабелей по всему миру. Собранные данные хранятся на серверах агентства 3-5 дней, а метаданные и вовсе до 45 дней. XKeyscore позволяет АНБ перехватывать чаты, email, а также: «фотографии, документы, голосовые звонки, нажатия клавиш, логины и пароли, Skype-звонки, файлы, загружаемые в онлайновые сервисы, фото с веб-камер, истории поисковых запросов, анализ рекламного трафика, трафик социальных медиа, трафик ботнетов, CNE таргетинг». Сообщается, что АНБ отслеживает даже устанавливаемые с телефонов соединения с Google Play и Samsung’s App Store, пишет xakep.ru.

Однако теперь выясняется, что XKeyscore, это не только невероятно мощная, но и очень простая система. Глава Toucan Systems и ИБ специалист Джонатан Броссард (Jonathan Brossard) рассказывает в статье, что обучить сотрудника работе с XKeyscore можно, в буквальном смысле, за день, а получение доступа к удаленному компьютеру занимает «минуты, если не секунды реального времени». Более того, интерфейс XKeyscore не сложнее интерфейса поиска Google.

Броссард приводит и вполне конкретные примеры. Так сотрудникам АНБ понадобилось всего лишь набрать email-адреса определенных сотрудников ООН в XKeyscore, чтобы получить доступ к их приватным беседам в 2013 году. Благодаря этому АНБ заранее узнало обо всех ключевых аргументах генерального секретаря ООН Пан Ги Муна (Ban Ki-moon) на планируемой встрече с президентом США. Обама явился на встречу хорошо подготовленным.

Известно так же о неком лидере Аль-Каиды, который гуглил себя, а АНБ успешно отслеживало его активность посредством XKeyscore.

Разумеется, при этом АНБ не имеет права собирать данные и столь пристально следить за «простыми смертными» в США, без соответствующего судебного ордера. На деле все это может оказаться несколько сложнее. Так представитель Electronic Frontier Foundation Курт Обсахл (Kurt Opsahl) полагает, что отделить «американские» данные от остальных, может быть крайне сложно, так как аналитики АНБ попросту «никак не ограничены технически», они не могут этого сделать.

Само АНБ связалось с изданием CNet и прокомментировало публикацию The Intercept весьма прохладно. По сути, агентство напомнило, что все зарубежные операции разведки такого рода — совершенно легальны, а личные данные граждан в полной безопасности.

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