Уязвимость чипсетов Qualcomm угрожает Android, позволяет извлечь пароли

Уязвимость чипсетов Qualcomm угрожает Android, позволяет извлечь пароли

Уязвимость чипсетов Qualcomm угрожает Android, позволяет извлечь пароли

Использующие чипсеты Qualcomm устройства — особенно это касается смартфонов и планшетов — затронуты серьезной уязвимостью, которая может позволить атакующему получить конфиденциальные данные и ключи шифрования. Речь идет о данных, которые хранятся в специальной защищенной области чипсета, известной как Qualcomm Secure Execution Environment (QSEE).

Разработчики Qualcomm выпустили патч для бреши, получившей идентификатор CVE-2018-11976, в начале этого месяца. Однако пользователи Android, которую вендоры обновляют зачастую несвоевременно, могут столкнуться с задержкой апдейтов. Это подвергает их дополнительному риску.

Проблема безопасности затрагивает процесс обработки данных чипсетами Qualcomm (используются в миллионах Android-устройств) внутри QSEE. QSEE можно сравнить с Intel's SGX — это такая же безопасная среда исполнения (Trusted execution environment, TEE).

По сути, QSEE представляет собой аппаратно-изолированную область, которую может использовать как сама система Android, так и приложения. Предполагается, что обрабатываемые в этой области данные защищены, никто не может получить туда доступ, кроме Android.

Обычно в QSEE обрабатывается такая серьезная информация, как ключи шифрования или пароли. Однако этим не ограничивается — разработчики могут спрятать в ней любые данные, которые они хотят скрыть от посторонних глаз.

Что касается CVE-2018-11976, то эта уязвимость представляет серьезную проблему для безопасности Android и IoT-устройств, в которых компонент QSEE используется для хранения конфиденциальной информации.

К счастью, патчи уже готовы. Например, Google уже успела выпустить обновление безопасности Android April 2019, в котором данная проблема устранена.

По словам разработчиков Qualcomm, затронуты следующие чипсеты:

IPQ8074, MDM9150, MDM9206, MDM9607, MDM9650, MDM9655, MSM8909W, MSM8996AU, QCA8081, QCS605, Qualcomm 215, SD 210/SD 212/SD 205, SD 410/12, SD 425, SD 427, SD 430, SD 435, SD 439 / SD 429, SD 450, SD 615/16/SD 415, SD 625, SD 632, SD 636, SD 650/52, SD 712 / SD 710 / SD 670, SD 820, SD 820A, SD 835, SD 845 / SD 850, SD 8CX, SDA660, SDM439, SDM630, SDM660, Snapdragon_High_Med_2016, SXR1130

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