Освободившиеся телефонные номера открывают дверь для взлома аккаунтов

Освободившиеся телефонные номера открывают дверь для взлома аккаунтов

Освободившиеся телефонные номера открывают дверь для взлома аккаунтов

Новое исследование специалистов заостряет внимание на рисках безопасности и конфиденциальности пользователей при повторном использовании телефонных номеров. По словам экспертов, такая практика может привести к фишинговым и спамерским атакам, а также к взлому учётных записей.

В ходе анализа исследователи обнаружили, что 66% номеров телефона, заново введённых в эксплуатацию, так или иначе связаны с предыдущими владельцами. Это могут быть аккаунты в соцсетях и на других сайтах, где пользователь указывал свой телефон при регистрации.

«Атакующий может просмотреть доступные телефонные номера, указанные на странице смены номера. Затем он может проверить, связаны ли эти телефоны с аккаунтами предыдущих владельцев», — пишут специалисты.

В результате, как отметили исследователи, злоумышленник может сбросить пароль от учётной записи экс-владельца номера телефона, успешно перехватив одноразовый пароль (one time password, OTP), отправленный в СМС-сообщении.

В общей сложности эксперты Принстонского университета проанализировали 259 телефонных номеров, доступных новым абонентам операторов сотовой связи. 100 таких номеров оказались связаны с почтовыми ящиками предыдущих владельцев, уже становившихся жертвами утечек данных.

Более того, специалисты отметили, что с помощью освободившихся номеров телефона атакующие могут выдавать себя за пользователей, взламывать аккаунты клиентов операторов связи и даже осуществлять DoS-атаки.

В целом новое исследование в очередной раз демонстрирует, насколько рискованной может быть аутентификация через СМС-сообщения. В случае успешной эксплуатации описанного экспертами метода злоумышленник может взломать даже те аккаунты, которые пользователь защитил с помощью 2FA.

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