ИИ нашёл способ захватить устройство через звонок в Zoom за 20 запросов

ИИ нашёл способ захватить устройство через звонок в Zoom за 20 запросов

ИИ нашёл способ захватить устройство через звонок в Zoom за 20 запросов

Исследователи A Security обнаружили в Zoom уязвимости, позволявшие незаметно захватить устройство участника видеозвонка. Жертве не требовалось нажимать ссылки, открывать файлы или подтверждать действия, достаточно было оказаться на конференции с демонстрацией экрана.

Проблемы затрагивали протокол совместных аннотаций, который позволяет рисовать и оставлять пометки поверх транслируемого экрана. Уязвимыми могли оказаться как обычные участники, так и организатор встречи.

Особенно бодрит способ обнаружения: исследователи использовали общедоступные ИИ-модели. На поиск ошибок и создание рабочего прототипа атаки потребовалось менее 20 запросов. По оценке A Security, раньше подобная работа могла занять у команды из пяти специалистов около полугода.

Уязвимости затрагивали клиенты Zoom для Windows, macOS, Linux, iOS и Android. Потенциальный атакующий мог пригласить сотрудника компании на обычный звонок, захватить его компьютер и учётные данные, а затем развивать атаку внутри корпоративной сети.

Вебинары и полуоткрытые мероприятия делали сценарий ещё опаснее: к незнакомцам там относятся спокойнее, чем к подозрительным вложениям в почте.

Zoom выпустила бюллетень ZSB-26015 и подготовила патчи на стороне серверов и клиентских приложений. Пользователям стоит установить свежую версию программы и не откладывать обновление до следующего созвона.

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