Датчики освещенности iPhone и Android можно использовать для слежки

Датчики освещенности iPhone и Android можно использовать для слежки

Датчики освещенности iPhone и Android можно использовать для слежки

Исследователи из Массачусетского технологического института (MIT) доказали, что встроенные в iPhone и Android-устройства датчики освещенности позволяют отслеживать активность пользователя по жестам на сенсорном экране.

Эти датчики пассивно собирают данные об изменении интенсивности света, который частично блокирует рука при скроллинге и свайпинге, чтобы корректировать яркость и цветность экрана. Доступ к такой информации может получить любое приложение, в том числе шпионское, не запрашивая разрешение у пользователя.

Для демонстрации потенциального риска приватности университетские исследователи создали алгоритм визуализации, формирующий двумерные изображения на основе поступающих с датчиков данных. Оптимизация и очистка от шума осуществлялись с помощью технологии глубокого обучения.

Скорость передачи данных в данном случае невысока (в ходе тестов ученые получали один кадр жеста за 3,3 минуты на планшете под Android 8.1.0), а для пригодной для использования картинки нужен также ИИ, поэтому злоумышленники вряд ли сочтут подобный способ шпионажа целесообразным. Тем не менее проведенное в MIT исследование подтвердило существование неочевидных векторов атаки, которые стоит учитывать.

 

Во избежание абьюзов ученые предлагают производителям ОС ограничить доступ к датчикам освещения для приложений: пусть пользователи сами решают, отклонить или одобрить такой запрос. Уменьшить риск также поможет снижение частоты срабатывания датчиков до 1-5 Гц и уровня освещенности до 10-50 лк. Сами датчики лучше размещать сбоку, а не на фронтальной поверхности.

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