Благодаря багу Telegram не полностью удалял ваши сообщения у собеседника

Благодаря багу Telegram не полностью удалял ваши сообщения у собеседника

Благодаря багу Telegram не полностью удалял ваши сообщения у собеседника

Исследователи нашли в Telegram баг, угрожающий конфиденциальности пользователей. Речь идёт о функции удаления сообщений для собеседника — оказалось, что получатель мог просмотреть содержимое сообщения даже после его удаления.

По словам специалистов, медиаконтент удаленных сообщений оставался во внутреннем хранилище получателя. В директории, расположенной по пути /Telegram/Telegram Images/, можно было найти фотографии и картинки, несмотря на то, что отправитель уже очистил от них чат.

Баг был обнаружен в ходе изучения Telegram и протокола MTProto. Эксперты описывают некорректную работу функции «Удалить также для *имя собеседника*».

Если пользователь по ошибке отправил какой-либо медиаконтент, а потом, спохватившись, быстро удалил его из чата, у него создавалось ложное впечатление, что получатель уже никак не сможет получить доступ к этим материалам.

На самом же деле все оставалось в директории /Telegram/Telegram Images/. Таким образом, контент удалялся исключительно из окна чата.

Исследователь опубликовал PoC-видео, демонстрирующее его выводы.

К слову, так нелюбимый Дуровым WhatsApp в этом случае как раз отрабатывает грамотно — удаляется содержимое из папки /Whatsapp/Whatsapp Media/Whatsapp Images/.

Обнаруживший баг специалист сообщил о нем разработчикам мессенджера, которые уже выпустили патч и выплатили ему €2500.

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