Личные данные 31 млн пользователей виртуальной клавиатуры утекли в Сеть

Личные данные 31 млн пользователей виртуальной клавиатуры утекли в Сеть

Личные данные 31 млн пользователей виртуальной клавиатуры утекли в Сеть

Личные данные более чем 31 миллиона клиентов популярной виртуальной клавиатуры просочились в интернет вследствие того, что разработчик приложения не смог защитить сервер. Как стало известно, проблемный сервер принадлежит Эйтану Фитуси (Eitan Fitusi), соучредителю AI.type, настраиваемой виртуальной клавиатуры, которой пользуются более 40 миллионами пользователей по всему миру.

Интересно то, что сервер не был даже защищен паролем, что позволило получить доступ к базе, в которой хранятся более 577 гигабайт конфиденциальных данных. Стоит отметить, что скомпрометированные данные принадлежат только пользователям Android.

Сам господин Фитуси на данный момент от комментариев воздержался.

Удалось выяснить, что похищенные данные включают полные имена пользователей, адреса электронной почты и количество дней с момента установки приложения AI.type. Более того, точное местоположение пользователя (страна и город) тоже содержалось в похищенной информации.

Ситуацию усугубляет наличие бесплатной версии AI.type, которая в соответствии с политикой конфиденциальности собирает больше данных, чем платная версия. В этом случае данные пользователей также содержали IMSI и IMEI, марку и модель устройства, его разрешение экрана и конкретную версию Android.

Также удалось выяснить, что некоторые похищенные данные включали IP-адрес и имя интернет-провайдера, а также сведения об общедоступном профиле Google, включая адреса электронной почты, даты рождения и фотографии профиля.

Занимателен тот факт, что исследователям также удалось обнаружить несколько таблиц, содержащих контакты пользователей — одна таблица содержала 10,7 миллионов адресов электронной почты, а другая 374,6 миллиона телефонных номеров. Непонятно, зачем приложение загружало на сервер контакты пользователей.

Но и это еще не все — в нескольких таблицах содержались списки приложений, установленных на устройствах пользователей.

Несмотря на заявление AI.type о том, что «конфиденциальность пользователя является нашим главным приоритетом, любой текст, веденный с помощью клавиатуры, шифруется», на деле скомпрометированная база данных оказалась незашифрованной.

Эксперты также обнаружили одну таблицу, содержащую более 8,6 миллионов записей текста, которые были введены с клавиатуры, благодаря чему к разработчику клавиатуры возникает много вопросов.

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