Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Английская компания Pen Test Partners, специализирующаяся на тестировании на проникновение, проанализировала умный замок от компании Tapplock. Эксперты практически сразу отметили недостатки — «секретный» код для каждой блокировки можно вычислить непосредственно из сетевого адреса устройства.

Это довольно серьезная брешь, так как MAC-адреса общедоступны, делать на их основе секретные коды — безумие, это все равно что просто записать эти коды и оставить на видном месте.

В результате специалистам Pen Test Partners удалось создать программу, которая разблокирует любой замок Tapplock всего за две секунды. Для сравнения — официальная программа разблокирует его за 0,8 секунды.

Но и это еще не все, можно даже не тратить эти две секунды, так как облачные инструменты администрирования Tapplock тоже уязвимы. Об этом сообщил уже независимый эксперт в области ИБ.

Специалист отмечает, что после входа в учетную запись Tapplock вы получаете доступ к чужому аккаунту, достаточно только знать его идентификатор. В итоге специалисту удалось получить личную информацию чужой учетной записи, которая также содержала местоположение открытого замка Tapplock.

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