Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Критические баги позволяют шпионить за миллионами Android-смартфонов

Уязвимости в аудиодекодерах чипсетов Qualcomm и MediaTek могут позволить злоумышленникам удалённо получить доступ к медиаматериалам и аудиопереговорам владельцев мобильных устройств на Android.

Согласно отчёту израильской компании Check Point, выявленные проблемы в безопасности могут служить отправной точкой при запуске атак с удалённым выполнением кода (RCE). Для эксплуатации киберпреступник должен отправить жертве специально созданный аудиофайл.

«Степень эксплуатации бреши может варьироваться от запуска вредоносной программы до получения доступа к мультимедийным файлам пользователя. В отдельных случаях атакующий может даже стримить с помощью камеры мобильного устройства», — пишут специалисты.

«Помимо этого, Android-приложение с низкими правами может использовать уязвимость для доступа к переговорам и данным жертвы».

Проблема затрагивает формат Apple Lossless Audio Codec (ALAC), который изначально разрабатывали купертиновцы (в 2011 году открыли его исходный код). С тех пор ряд разработчиков, среди которых Qualcomm и MediaTek, использовали ALAC для собственных аудиодекодеров.

Выявленные Check Point баги получили следующие идентификаторы:

  • CVE-2021-0674 (5,5 балла по CVSS, MediaTek) — некорректная проверка ввода в декодере ALAC.
  • CVE-2021-0675 (7,8 балла по CVSS, MediaTek) — возможность локального повышения прав в декодере ALAC (берёт начало от проблемы записи за пределами границ).
  • CVE-2021-30351 (9,8 балла по CVSS, Qualcomm) — доступ к памяти за пределами границ из-за некорректной проверки числа фреймов.

Демонстрационный эксплойт Check Point позволяет как раз провести стрим с помощью камеры скомпрометированного смартфона.

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