Баги в чипах MediaTek угрожают прослушкой 37% Android-смартфонов

Баги в чипах MediaTek угрожают прослушкой 37% Android-смартфонов

Баги в чипах MediaTek угрожают прослушкой 37% Android-смартфонов

В однокристальных системах (System-on-a-Chip, SoC) от MediaTek исследователи нашли несколько уязвимостей, позволяющих злоумышленнику повысить права и даже выполнить вредоносный код в прошивке аудиопроцессора. С помощью этих дыр атакующий может прослушивать ничего неподозревающих пользователей Android.

Проблемным оказался цифровой сигнальный процессор (digital signal processor, DSP). Команда Check Point Research провела обратный инжиниринг, который помог выявить уязвимости, приводящие к повышению привилегий Android-приложения.

«Злоумышленник может использовать специальное вредоносное межпроцессорное сообщение, которое приведёт к выполнению кода в DSP-прошивке», — объясняет суть проблемы Слава Макавеев из Check Point.

«Поскольку у этой прошивки есть доступ к потоку аудиоданных, атакующий в итоге сможет прослушивать жертву».

В общей сложности эксперты выявили три уязвимости: CVE-2021-0661, CVE-2021-0662 и CVE-2021-0663. В сущности, это возможность переполнения буфера в аудиокомпоненте DSP. Список затронутых чипсетов выглядит так: MT6779, MT6781, MT6785, MT6853, MT6853T, MT6873, MT6875, MT6877, MT6883, MT6885, MT6889, MT6891, MT6893 и MT8797.

В зоне риска находятся пользователи мобильных устройств бюджетного и среднего классов, работающих на Android версий 9.0, 10.0 и 11.0.

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