Дуров объяснил причины изменений алгоритма хеширования в Telegram

Дуров объяснил причины изменений алгоритма хеширования в Telegram

Дуров объяснил причины изменений алгоритма хеширования в Telegram

Павел Дуров, представивший миру мессенджер Telegram, прояснил ситуацию, касающуюся перехода приложения с алгоритма хеширования SHA-1 на SHA-256. Уточним, что переход произошел на прошлой неделе.

По словам господина Дурова, смена алгоритма хеширования имела под собой скорее «религиозные» основания, так как принято считать, что специалисты по части криптографии не доверяют SHA-1.

«Лично в нашей схеме не имеет значения, какой из этих двух алгоритмов используется, но в целом сообщество более спокойно относится к SHA-256», — утверждает создатель мессенджера.

Приводя слова специалиста по информационной безопасности Group-IB Андрея Леонова, РБК пишет, что SHA-256 защищен надежнее, чем SHA-1.

«Алгоритм SHA-1 уже скомпрометирован. Для него существуют алгоритмы, с помощью которых можно раскрыть или подменить данные Telegram. На данный момент SHA-256 это исключает. Даже в теории не существует алгоритмов, которые бы говорили о возможности атаки на SHA-256», — цитируют Леонова.

Однако генеральный директор компании Zecurion Алексей Раевский отметил, что в случае с Telegram нет разницы, какой алгоритм использовать.

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