Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Умные камеры от Swann раскроют ваш видеопоток любому желающему

Команда исследователей обнаружила недостатки в безопасности нескольких популярных умных камер, которые позволяют любому желающему получить доступ к устройствам. В частности, разрабатываемые компанией Swann камеры не могут определить, авторизован ли пользователь для просмотра трансляции или нет.

Другими словами, любой пользователь мог свободно слушать и смотреть все, что передает подключенная к Сети камера.

Исследователи из Pen Test Partners сообщили, что в прошлом месяце несколько пользователей непреднамеренно получили доступ к видеопотоку других пользователей. Специалисты утверждают, что приложение Swann легко можно обмануть, заставив отобразить поток, транслируемый другой камерой.

«Нам легко удалось переключать видеопотоки с одной камеры на другую через облачную службу. Это доказывает, что доступ к камере пользователя Swann может получить любой», — пишут эксперты.

Если злоумышленники воспользуются этой брешью, тысячи конфиденциальных видео могут утечь в Сеть. Отсюда открывается прекрасный вектор для шантажа — плати мне, либо я опубликую твое частное видео.

Уязвимость существовала из-за наличия в каждой камере жестко запрограммированного серийного номера для связи с облачным сервисом. Эксплуатация этого недостатка была довольно тривиальна — стоило лишь заменить серийный номер камеры другим, чтобы получить доступ к потоку другой камеры.

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