Эксперты показали, как выявлять скрытые камеры с помощью смартфонов

Эксперты показали, как выявлять скрытые камеры с помощью смартфонов

Эксперты показали, как выявлять скрытые камеры с помощью смартфонов

Современные модели смартфонов способны выявлять находящиеся поблизости скрытые камеры. Об этом заявили четыре исследователя из Сингапура и Южной Кореи, которые в ходе тестов использовали ToF-сенсоры (Time-of-flight).

Как известно, ToF-сенсоры применяются в системах LIDAR (Light Detection and Ranging «обнаружение и определение дальности с помощью света») и формируют так называемый дальностный портрет. Time-of-flight оценивает расстояние от сенсора до конкретных точек наблюдения, благодаря чему можно получить дальностное изображение.

Производители смартфонов не так давно начали устанавливать такие сенсоры в современные модели своих девайсов. Например, Apple оснастила LIDAR iPhone 12 и 13, а Samsung — Galaxy S20+.

По словам специалистов, ToF-сенсоры можно использовать для обнаружения скрытых камер. В соответствующем исследовании принимали участие эксперты Национального университета Сингапура и Университета Ёнсе. С подробностями можно ознакомиться в отчёте «LAPD: Hidden Spy Camera Detection using Smartphone Time-of-Flight Sensors» (PDF).

 

«Миниатюрные камеры, которые могут быть спрятаны в номерах гостиниц и уборных, представляют серьёзную проблему для конфиденциальности людей. Например, в одной только Южной Корее таких камер нашлось 6800 за один год», — гласит документ.

Само собой, сегодня на рынке есть специальные устройства для обнаружения подобных шпионских инструментов, но исследователи подчёркивают, что использование смартфона будет куда удобнее и проще для пользователей.

По оценкам экспертов, их метод детектирования скрытых камер показал точность в 88,9% случаев. Более того, специалисты планируют в скором времени открыть исходный год своей разработки.

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