Доброхот разместил на 500 000 IP-камер Hikvision сообщение об уязвимости

Доброхот разместил на 500 000 IP-камер Hikvision сообщение об уязвимости

Доброхот разместил на 500 000 IP-камер Hikvision сообщение об уязвимости

Некто faxociety решил ускорить патчинг IoT на местах оригинальным способом. Он взламывает сетевые видеокамеры Hikvision с устаревшими прошивками и слабыми паролями и размещает на экране предупреждение с призывом исправить ситуацию.

Китайский производитель подтвердил активный эксплойт и рекомендует пользователям сменить пароли, а также отключить UPnP. Сам взломщик поведал журналистам, что он пытается таким образом заставить владельцев Hikvision-камер повысить безопасность; ему уже удалось донести свое сообщение примерно 500 тыс. раз, теперь настала очередь Dahua.

 

Один из вьетнамских экспертов высказал предположение, что атаки на IP-камеры проводятся с использованием уязвимости CVE-2021-36260. Свое предупреждение непрошеный гость скорее всего выводит с помощью текстового оверлея — такая возможность имеется в большинстве систем видеонаблюдения.

Пострадавшим рекомендуется немедленно отключить каждую затронутую камеру от интернета, войти в веб-интерфейс и удалить сообщение, созданное хакером (IMAGE > OSD SETTINGS > TEXT OVERLAY), а затем заменить админ-пароль более надежным. После этого следует удалить все пробросы портов на роутере и отключить в сетевых настройках протокол UPnP.

Полезно также на веб-странице или в настройках GUI включить уведомления о несанкционированном входе. Во избежание подобных неприятностей эксперты советуют своевременно обновлять прошивки и использовать VPN для доступа к внутренним ресурсам умного дома (большинство роутеров могут работать как VPN-сервер, а в настройках iOS и Android предусмотрена поддержка VPN-клиента).

Примечательно, что такие же рекомендации дал сам faxociety, когда к нему обратился один из пострадавших участников Reddit-сообщества. Взломщик заявил, что в интернете доступны сотни тысяч уязвимых IP-камер, и основной их проблемой в 90% случаев является слабый пароль. Злоумышленники этим пользуются, воруют видеоконтент и публикуют его в Сети или выставляют на продажу, в том числе в Telegram.

Хактивист также пояснил, как можно через веб-интерфейс обезопасить такие системы от непрошеных вторжений:

  • удостовериться в актуальности прошивки (устаревшие версии могут содержать уязвимость повышения привилегий, которую Hikvision устранила еще в 2017 году);
  • проверить надежность админ-пароля;
  • поискать аккаунты, созданные без ведома законного владельца, и удалить их;
  • проверить статус UPnP и отключить, если служба активна;
  • если проброс портов на роутере нужен для удаленного доступа, лучше заменить дефолтные значения 8000 / 37777 уникальными;
  • отключить в OSD-меню возможность наложения текста (faxociety подтвердил, что он использовал именно эту функциональность);
  • в настройках безопасности проверить активность блокировки несанкционированного доступа и обеспечить создание алертов при таких событиях (Event — Basic Event — Exception — Exception Type — Illegal Login — Send Email).

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