Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Не очень белый хакер использовал выявленный баг для скама Apple

Исследователь Ной Роскин-Фрейзи, который в прошлом помог Apple найти и пропатчить ряд уязвимостей, оказался не очень «белым» хакером. Выяснилось, что эксперт использовал один из багов для мошеннической деятельности, стоившей купертиновцам 2,5 миллиона долларов.

Роскин-Фрейзи работает в компании ZeroClicks Lab, ранее Apple не раз отмечала важный вклад этого специалиста в обнаружение уязвимостей в системах корпорации.

Однако исследователь умудрился запятнать свою репутацию после того, как стало известно об использовании одной из брешей в противозаконной деятельности.

Как сообщил новостной ресурс 404Media, Роскин-Фрейзи сначала обнаружил уязвимость в бэкенд-системе Apple — Toolbox, а затем использовал её для повышения прав и получения доступа к закрытым активам.

Toolbox используется для обработки заказов: Apple с её помощью ставит их на паузу, что позволяет редактировать занесённую информацию.

Известно также, что Роскин-Фрейзи задействовал механизм сброса пароля одного из сотрудников сторонней компании, которая управляет службами техподдержки Apple.

Скомпрометированный аккаунт далее использовался для доступа к другим учётным записям, одна из которых открывала путь к VPN-сервисам. Именно в этой точке злоумышленнику удалось добраться до Toolbox.

Сама система использовалась для корректировки стоимости заказа: Роскин-Фрейзи устанавливал $0 для покупки ноутбуков и смартфонов.

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