Мировой рынок сотовых модулей для Интернета вещей переживает период структурной перестройки. С одной стороны, высокий спрос в Азии и новые регуляторные нормы в Европе стимулируют рост объемов поставок. С другой — отрасль сталкивается с ценовым давлением, перебоями в поставках компонентов и постепенным отказом от устаревших сетевых технологий. Согласно аналитическому отчету, охватывающему период с 2023 по 2031 год, на рынке усиливается поляризация: массовый сегмент закрепляется за китайскими производителями, тогда как высокотехнологичные ниши и задачи национальной безопасности остаются прерогативой западных игроков.

Согласно имеющейся информации, в 2025 году объем мирового рынка сотовых IoT- модулей достиг 544 миллионов единиц, а выручка составила $3,93 млрд. Темпы роста поставок оцениваются в 19% в 2024 году и 23% в 2025-м. При этом рост выручки отстает от роста объемов поставок вследствие снижения средних цен на устройства. Основными факторами снижения цен выступают насыщение рынка недорогими технологиями, наращивание производства в Китае и Индии, а также широкое внедрение стандартов LTE Cat.1 bis и NB-IoT.

Ожидается, что в 2026 году темпы роста поставок замедлятся до 8,8%. Помимо насыщения спроса в ключевых регионах, сдерживающим фактором станет прогнозируемый дефицит микросхем памяти DRAM. Наибольшему риску подвержены устройства, использующие память стандартов DDR3/DDR4: смарт-терминалы, дроны, робототехника, а также промышленное оборудование на базе 4G и 5G-сетей.

С введением в Китае требования по оснащению всех новых электросамокатов системами GNSS-мониторинга для контроля безопасности аккумуляторов формируется устойчивый спрос на модули LTE Cat.1 bis на среднесрочную перспективу при ежегодном объеме продаж в 60–65 миллионов единиц. А в Испании вступили в силу нормы, предписывающие оснащение автомобилей устройствами аварийного светового сигнала на базе NB-IoT. В 2025 году это обеспечило спрос на 30 миллионов модулей.

Рост спроса демонстрирует сегмент потребительской электроники в Китае. Производители бытовой техники, систем кондиционирования и камер наружного наблюдения переходят на использование LTE Cat.1 bis вместо Wi-Fi. Данный выбор обусловлен низкой стоимостью модулей и тарифов на передачу данных, что делает экономически целесообразным постоянное подключение устройств к сотовым сетям для непрерывного сбора телеметрии.

Что касается технологической структуры отрасли сотовых IoT-модулей, на долю технологий LPWA (NB-IoT и LTE-M) приходится 25% рынка, однако прогнозируется постепенное снижение их доли. Рынок LTE-M продемонстрировал стагнацию в 2024– 2025 годах вследствие избытка предложения, однако ожидается его восстановление во второй половине 2025 года. Технология NB-IoT потеряла свои доминирующие позиции в Китае, но получила временный импульс в Европе благодаря испанскому регуляторному требованию.

Доля технологии 5G остается незначительной и составляет всего 0,4% рынка. Активное внедрение облегченных версий 5G RedCap и eRedCap прогнозируется на 2027–2028 годы. Ключевыми драйверами выступают:
➡️ планы американских операторов AT&T и T-Mobile по полному переходу на сети 5G;
➡️ вывод на рынок недорогих китайских чипсетов с поддержкой 5G RedCap.

AT&T с 2025 года прекращает сертификацию новых устройств и модулей, работающих в сетях 4G. Согласно прогнозам, T-Mobile последует данному примеру в ближайшие годы.

Западные производители модулей сохраняют позиции в нишевых сегментах, связанных с инфраструктурными проектами, национальной безопасностью и государственными заказами. Для сохранения доступа к западным рынкам крупные китайские компании создают альтернативные корпоративные структуры с иной юрисдикцией: Wireless Mobility, Eagle Electronics, Rolling Wireless.

На индийском рынке формируется пул локальных производителей. Крупнейшим национальным игроком выступает Cavli Wireless с долей около 10% индийского рынка.

📕📕📕
https://iotbusinessnews.com/2026/02/10/cellular-iot-modules-market-outlook-2025-2026-strong-growth-in-2025-structural-pressures-ahead/

Специалисты выявили в системе управления процессами IntraService несколько уязвимостей, которые могут облегчить фишинг и кражу учетных данных. По данным источника, в открытом доступе находятся более 800 инсталляций платформы, а около 15% из них используют уязвимые версии.

Речь идет сразу о трех проблемах безопасности: перечислении пользователей без авторизации, внедрении вредоносных HTML-тегов и подмене отправителя в электронных письмах. Эти ошибки не обязательно дают злоумышленнику полный контроль над системой, но заметно повышают эффективность атак социальной инженерии. В частности, они позволяют убедительнее имитировать сообщения от корпоративного сервиса и точнее выбирать жертв для атак.

Перечисление пользователей помогает злоумышленникам собирать информацию о сотрудниках и подбирать адресные фишинговые письма. Подмена HTML-контента может использоваться для внедрения ссылок на вредоносные ресурсы или для перенаправления жертв на страницы, контролируемые атакующим. А возможность отправлять письма от имени сервиса повышает доверие к сообщению и снижает шанс, что пользователь заподозрит обман.

По оценке компании, более 800 инсталляций IntraService доступны в интернете, и примерно каждая седьмая из них работает на уязвимой версии. Для корпоративного продукта это серьезный риск, потому что компрометация даже одного экземпляра может стать входной точкой для целевой атаки на сотрудников и внутренние ресурсы. В таких сценариях злоумышленники часто используют не один дефект, а комбинацию нескольких слабых мест, чтобы усилить фишинговую кампанию.

Разработчики и исследователи советуют обновить IntraService до версии 5.50.0. Организациям также стоит внимательнее проверять письма с внешними ссылками и обращать внимание на сообщения, которые якобы приходят от внутреннего сервиса. Дополнительно полезны базовые меры защиты: ограничение доверия к письмам из сервисных систем, контроль доменов и регулярная проверка уязвимых версий ПО.

Эта история показывает, что даже не самые критичные уязвимости могут быть опасны, если они затрагивают корпоративные каналы доверия. Для атакующего важно не только получить доступ, но и сделать сообщение похожим на легитимное — именно поэтому такие дефекты особенно ценны для фишинга. В результате риск для компании создают не только технические ошибки, но и то, как они помогают манипулировать вниманием сотрудников.

📕📕📕
https://www.securitylab.ru/news/571842.php
https://www.cyberok.ru/news/2026-04-21/

Эксперты предупреждают: теневые базы данных становятся заметной скрытой угрозой для компаний, особенно на фоне роста low-code-, no-code- и ИИ-инструментов. Такие базы нередко появляются вне поля зрения ИТ- и ИБ-служб, не попадают в модели угроз и могут долго оставаться уязвимым элементом инфраструктуры.

Теневые базы данных могут существовать как в результате обычной небрежности, так и как часть легальной инфраструктуры с несанкционированными подключениями или специально созданными схемами для незаконных операций. Из-за этого компания не всегда понимает, где именно хранятся данные и кто к ним имеет доступ.

Пять основных рисков:

1. Первый риск — несанкционированный доступ. Если база не учтена, в ней могут оставаться забытые учетные записи, слабые пароли и открытые порты, что превращает ее в удобную точку входа для атакующих.
2. Второй риск — утечка конфиденциальных данных. Теневая база может содержать персональные данные, коммерческую тайну или внутреннюю документацию, а значит, ее компрометация напрямую ударит по бизнесу и репутации.
3. Третий риск — неподконтрольные изменения информации. Когда доступ к базе не контролируется должным образом, злоумышленник или недобросовестный сотрудник может незаметно изменить критичные записи, что нарушит работу процессов и отчетности.
4. Четвертый риск — внедрение вредоносной активности. Теневые базы часто обходят стандартные механизмы мониторинга, поэтому их можно использовать для скрытого хранения, передачи или подготовки вредоносных данных и учетных записей.
5. Пятый риск — долгое скрытое существование уязвимости. Поскольку такие базы часто отсутствуют в инвентаризации, их не обновляют вовремя и не проверяют на регулярной основе, из-за чего они могут оставаться слабым местом инфраструктуры месяцами и даже годами.

Эксперты советуют начинать с регулярного поиска теневых баз и сопоставления найденных ресурсов с официальным реестром ИТ-активов. Далее важно ограничить доступ к СУБД, отключить лишние учетные записи, закрыть открытые порты и проверить права пользователей.

Хорошо работают специализированные средства контроля доступа к базам данных, а также решения, которые отслеживают аномальную активность и попытки повышения привилегий. Дополнительно стоит внедрить регулярный аудит, чтобы поиск теневых баз стал не разовой проверкой, а частью постоянного процесса.

Компании стоит проверить, нет ли в инфраструктуре неучтенных баз, созданных отделами или отдельными сотрудниками без согласования с ИБ. Затем нужно обновить регламенты, включить такие активы в модель угроз и назначить ответственных за мониторинг. Это позволит снизить риск утечек и сделать теневую инфраструктуру заметной для службы безопасности.

📕📕📕
https://www.securitylab.ru/news/571803.php
https://garda.ai/downloads/dbf/five-risks-of-shadow-databases?utm_source=seclab&utm_medium=obyavlenie&utm_campaign=product21-04-2026&erid=2SDnjenki3k

Китайские студенты вместо шпаргалок стали использовать «умные» очки — компактные устройства с элементами искусственного интеллекта, которые помогают незаметно получать ответы прямо во время тестов.

По данным издания Rest of World, одна из студенток воспользовалась очками Rokid AI для сканирования заданий и вывода подсказок на встроенный дисплей. Идея довольно быстро вышла за рамки личного использования. Студентка начала сдавать устройство в аренду однокурсникам, превратив покупку в дополнительный заработок.

Интерес к таким устройствам вырос вместе с развитием искусственного интеллекта. Современные модели «умных» очков умеют не только снимать видео и делать фото, но и анализировать окружающую обстановку, переводить текст, подсказывать маршруты и даже выводить на дисплей заранее подготовленные ответы. При этом высокая цена новых моделей подтолкнула студентов к аренде через площадки вроде Xianyu. Стоимость варьируется от $6 до $12 в день в зависимости от модели.

Особую роль играет тот факт, что «умные» очки внешне практически не отличаются от обычных, а управление происходит через небольшое кольцо-контроллер. Такой формат позволяет незаметно искать ответы на задания по разным дисциплинам непосредственно во время экзамена.

Профильные ведомства уже начали реагировать на подобные инциденты. Так, в Китае официально запретили использование подобных устройств на национальных экзаменах для поступления в университеты и на государственную службу. Однако многие преподаватели пока не распознают новую схему, так как со стороны не всегда можно отличить обычные очки от «умных».

При всех возможностях у устройств также остаются ограничения. «Умные» очки тяжелее обычных и требуют частой подзарядки из-за небольших аккумуляторов. Однако даже с этими недостатками техника уже доказала свою эффективность.

📕📕📕
https://restofworld.org/2026/china-ai-glasses-cheating-privacy-boom/
https://www.securitylab.ru/news/571176.php

Тренды порой диктуют свои правила
Теперь мы есть и в 📲 MAX

Дублируем туда весь контент, но и Telegram не бросаем! ✊

Группа исследователей из Швейцарской высшей технической школы Цюриха, программы MATS (Machine Learning Alignment & Theory Scholars) и компании Anthropic установила, что современные большие языковые модели (LLM) могут эффективно идентифицировать пользователей, скрывающихся за псевдонимами, с точностью, сопоставимой с работой опытного специалиста, но значительно быстрее и с меньшими затратами.

Исследователи продемонстрировали, что LLM способны автоматизировать процесс деанонимизации. Ключевое отличие нового подхода заключается в том, что модели работают напрямую с неструктурированным текстом — сообщениями на форумах, комментариями, биографиями и интервью — без необходимости предварительного преобразования данных в структурированный формат.

Исследователи разработали четырёхэтапный конвейер деанонимизации, который использует LLM для последовательного решения задачи:
— извлечение признаков: модель анализирует тексты пользователя и извлекает идентификационные сигналы — демографические данные, стиль письма, интересы, сведения о профессии, случайные раскрытия информации;
— поиск: извлечённые признаки преобразуются в плотные векторные представления (эмбеддинги), позволяющие эффективно искать совпадения среди тысяч или даже миллионов профилей-кандидатов;
— логический вывод: модель анализирует лучших кандидатов из предыдущего шага и определяет наиболее вероятное совпадение на основе всего доступного контекста;
— калибровка: LLM оценивает уверенность в каждом найденном совпадении, что позволяет установить порог точности и минимизировать ложные срабатывания. Важной особенностью является то, что каждый из этих этапов по отдельности выглядит как легитимная операция — обобщение текста, семантический поиск, сравнение документов. Однако в совокупности они образуют эффективный инструмент деанонимизации, который обходит стандартные механизмы безопасности.

Исследователи проверили работу системы на нескольких наборах реальных данных. Так, был собран набор данных из 338 пользователей Hacker News, которые в своих публичных профилях указали ссылку на LinkedIn, что обеспечивало достоверную связь с реальной личностью. Исследователи удалили все прямые идентификаторы из профилей Hacker News, после чего LLM-агент должен был найти соответствующий профиль в открытом секторе интернета. В результате 226 из 338 профилей (67%) были правильно идентифицированы с точностью 90%. Для сравнения: традиционные методы на основе структурированных данных показали эффективность 0,1% при том же пороге точности.

В рамках другого эксперимента исследователи тестировали способность модели идентифицировать одного пользователя по его постам в разных тематических разделах. Для этого они взяли историю комментариев реальных пользователей Reddit и искусственно разделили её на две части, каждая из которых рассматривалась как независимый аккаунт. Задача LLM заключалась в том, чтобы определить, принадлежат ли два таких набора сообщений одному и тому же человеку. При сопоставлении аккаунтов в сабреддитах, посвящённых кинематографу, система показала следующие результаты: полнота (доля верно связанных пар) составила 45% при точности 99% (то есть лишь 1% связей оказался ложным).

Авторы исследования подчёркивают, что LLM не раскрывают «секретную» информацию. Они используют те же сигналы, которые мог бы заметить внимательный исследователь. Однако автоматизация и масштабируемость кардинально меняют баланс сил.

Авторы признают, что результаты не являются прямым доказательством уязвимости всех пользователей, использующих псевдонимы. Исследование проводилось на пользователях, которые уже в какой-то форме раскрывали свою личность (например, LinkedIn). «Истинно анонимные» пользователи с высоким уровнем операционной безопасности не были включены в анализ по этическим соображениям. Кроме того, система требует доступа к большим объёмам данных и не всегда работает одинаково эффективно на разных платформах и для разных категорий пользователей.

📕📕📕
https://arxiv.org/html/2602.16800v1
https://cyberinsider.com/llms-can-break-online-pseudonymity-and-identify-users-across-platforms/

📲 MAX

Компания Apple приступила к тестированию нового режима многозадачности для своего голосового ассистента Siri, который позволит обрабатывать несколько команд в рамках одного запроса.

По данным источников Bloomberg, данная функция разрабатывается для операционных систем iOS 27, iPadOS 27 и macOS 27, релиз которых ожидается во второй половине 2026 года. В настоящее время Siri способна выполнять только одну команду за раз, и даже при последовательном произнесении нескольких инструкций без повторного вызова ассистента каждая из них обрабатывается по отдельности. Новый режим работы позволит пользователю, например, одной фразой попросить проверить погоду, создать событие в календаре и отправить сообщение — и Siri выполнит все три действия без необходимости формулировать каждый запрос отдельно.

В феврале 2026 года тестирование обновлённой Siri в составе iOS 26.4 выявило проблемы с производительностью и надёжностью, что вынудило компанию перенести релиз на более поздний срок. Помимо многозадачности, Apple работает над тем, чтобы Siri лучше понимала контекст, учитывала личную информацию пользователя и содержимое экрана устройства. Также в разработке находится функция обобщения информации из интернета под кодовым названием World Knowledge Answers и отдельное приложение для ассистента, которое сделает его более похожим на современные чат-боты.

Для обеспечения работы обновлённой Siri Apple заключила партнёрское соглашение с Google, которое предполагает использование моделей Gemini на серверах Google. Годовая стоимость данного соглашения составляет около $1 млрд, а внедрение модели Gemini увеличит вычислительные параметры Siri в восемь раз — с $150 млрд до $1,2 трлн. При этом Apple выстраивает многоуровневую архитектуру обработки запросов: простые команды выполняются непосредственно на устройстве с помощью локальных алгоритмов, запросы, связанные с личными данными пользователя, обрабатываются в частном облаке Apple, а для сложных творческих или энциклопедических запросов привлекаются мощности Google.

Компания отмечает, что даже при обращении к сторонним серверам личные данные пользователей остаются анонимными благодаря специальному шлюзу приватности, который удаляет идентифицирующую информацию перед отправкой запроса.

Кроме того, Apple развивает систему Extensions, которая позволит Siri взаимодействовать с приложениями сторонних разработчиков через App Store. Пользователи смогут подключать различных ИИ-ассистентов по своему выбору и отправлять им запросы непосредственно через интерфейс Siri, а также управлять подключёнными сервисами через специальное меню в настройках. Эта система будет работать параллельно с интеграцией Gemini, не заменяя её, и превратит Siri из простого голосового помощника в центральный хаб для взаимодействия с различными ИИ-сервисами.

Ожидается, что полноценная презентация обновлённой Siri и других функций Apple Intelligence состоится на конференции для разработчиков WWDC, которая пройдёт 8 июня 2026 года. Некоторые новые возможности в ходе внутреннего тестирования уже помечены как Preview, что может означать их выпуск в статусе незавершённых на момент запуска.

📕📕📕
https://www.bloomberg.com/news/articles/2026-03-31/apple-tests-siri-featurethat-handles-multiple-commands-at-once
https://www.mobileworldlive.com/apple/apple-tests-multi-command-siri-function/

📲 MAX

Сотрудники Института ИИ Университета Иннополис разработали первое полностью отечественное программное обеспечение для моделирования микрокинетики гетерогенных катализаторов. Проект поддержал Фонд науки и технологий Татарстана.

Катализаторы ускоряют химические реакции, оставаясь в другой фазе по сравнению с исходными веществами. Их используют при производстве аммиака с низким углеродным следом, переработке нефти и газа, синтезе полимеров и утилизации CO₂. Поиск новых катализаторов традиционными методами занимает 5–7 лет и требует десятков миллионов долларов.

Разработчики использовали в своём исследовании ансамбль моделей глубокого обучения. Система предсказывает энергии активации и адсорбции на поверхности катализаторов с точностью 0,048–0,073 эВ (электронвольт). Это сопоставимо с квантово‑химическими расчетами, но в тысячи раз быстрее.

Впервые в мире ИИ‑предсказания объединили с микрокинетическими моделями. Модели обучали на наборе данных из 640 тысяч DFT‑релаксаций (процесс поиска наиболее устойчивого и энергетически выгодного положения атомов в молекуле или кристалле) и 133,9 млн атомных конфигураций. Библиотека адсорбатов включает в себя 82 молекулы и фрагмента, значимых для водородной энергетики, переработки CO₂ и каталитического окисления.

Программный комплекс выпущен в двух версиях. Облачная версия предназначена для распределенных вычислений исследовательскими группами, локальная версия — для предприятий с требованиями к защите данных. На программное обеспечение получено свидетельство Роспатента.

Разработчики ориентируются на рынки ЕАЭС, СНГ, Азии, Ближнего Востока и Латинской Америки. Они рассчитывают занять 5–7% глобального рынка ПО для применения в области химии и материаловедения. К 2030 году его объем прогнозируют на уровне $4–5 млрд.

В планах расширить функционал на электрокатализ, фотокаталитические материалы, моделирование реакторов и тестирование полученных веществ. Также готовится SaaS‑версия для совместных проектов.

📕📕📕
https://hightech.fm/2026/03/18/fasr-ai-inno

📲 MAX

В апреле 2026 года издание The Register в рамках новой рубрики Pwned, посвященной реальным случаям критических нарушений информационной безопасности, опубликовало историю, которая наглядно демонстрирует уязвимости современных подключённых устройств.

Речь идёт об инциденте, в котором кофемашина, установленная в офисной кухне и подключённая к интернету, стала причиной серьезной утечки конфиденциальных данных крупной корпорации. Этот случай основан на рассказе специалиста по цифровой криминалистике с двадцатилетним стажем под псевдонимом TR, который непосредственно участвовал в расследовании инцидента.

Специалист TR, обратился к экспертам после того, как обнаружил утечку данных. Руководство компании первоначально подозревало, что злоумышленники проникли в серверную. Однако в ходе проверки сети, которая продолжалась несколько дней, специалисты не нашли следов вредоносного программного обеспечения или атак на серверы и рабочие станции.

Источником утечки оказалась сетевая кофемашина, подключенная к той же корпоративной сети, что и серверы с конфиденциальной информацией. В ходе расследования были выявлены три критических недостатка устройства. На кофемашине использовался пароль администратора по умолчанию, который никто не изменил при установке. Устройство работало под управлением устаревшей операционной системы с неисправленными уязвимостями. Кроме того, на кофемашине отсутствовал собственный межсетевой экран, что делало её полностью открытой для любых сетевых атак.

Злоумышленники, обнаружив уязвимое устройство в сети, получили над ним полный контроль. Каждый раз, когда сотрудник офиса готовил себе кофе, скомпрометированная машина, помимо выполнения своей основной функции, инициировала сетевое соединение и отправляла небольшие пакеты данных на внешние серверы, контролируемые злоумышленниками.

Перед специалистами по расследованию встала не только техническая, но и коммуникационная задача. TR отметил, что им пришлось объяснять группе руководителей компании, что их конфиденциальные данные были скомпрометированы из-за кофемашины. Эксперт прокомментировал ситуацию, отметив, что даже самый дорогой брандмауэр в мире не сможет защитить компанию, если кухонная техника в офисе «общается» со злоумышленниками.

Данный случай не является единичным и хорошо вписывается в более широкий контекст угроз, связанных с повсеместным распространением устройств Интернета вещей. Мерритт Максим, вице-президент и директор по исследованиям компании Forrester Research, подтвердил, что подобные инциденты становятся всё более распространёнными.

Среди ключевых проблем Максим выделил несколько основных: использование стандартных паролей, отсутствие должного мониторинга за подключёнными устройствами в отличие от традиционных компьютеров, а также общее убеждение в том, что подобные устройства по определению являются безопасными. Он также провел параллель с громким инцидентом 2017 года, когда злоумышленники похитили данные из сети североамериканского казино через подключённый к интернету аквариум. Несмотря на то, что аквариум был подключён через виртуальную частную сеть, его все равно взломали.

Из этого инцидента можно извлечь несколько важных уроков:
— необходимо регулярно проверять сетевые устройства, находящиеся в корпоративной сети, включая кухонную технику, принтеры и системы климат-контроля;
— обязательной практикой должна стать смена паролей по умолчанию на всех устройствах до их подключения к сети;
— следует применять принцип сетевого сегментирования: размещать критически важные устройства Интернета вещей в изолированных подсетях, где их действие ограничено и не может повлиять на основные информационные системы.

📕📕📕
https://www.theregister.com/2026/04/02/pwned/?td=rt-4a

📲 MAX

Исследовательское подразделение Trellix Advanced Research Center опубликовало подробный анализ вредоносного программного обеспечения Masjesu. Данный ботнет также известен под именем XorBot. Он представляет собой коммерчески управляемую угрозу для устройств Интернета вещей и работает по модели «DDoS как услуга» с 2023 года. Основная специализация Masjesu — проведение распределённых атак на отказ в обслуживании, которые долгое время остаются незамеченными для систем безопасности.

Вредоносное программное обеспечение адаптировано для работы на различных аппаратных архитектурах: i386, MIPS, ARM, SPARC, PPC, 68K и AMD64. Поддержка множества платформ обеспечивает максимальный охват разнородного парка устройств по всему миру. Среди уязвимых устройств — маршрутизаторы D-Link, GPON, Huawei, Netgear, TP-Link и Realtek, цифровые видеорегистраторы MVPower, а также устройства с поддержкой протокола UPnP.

Операторы ботнета активно рекламируют возможности инфраструктуры, включая способность генерировать DDoS-атаки мощностью до 290 Гбит в секунду. География заражённых устройств охватывает множество стран. Почти половина всего трафика исходит из Вьетнама. Также значительное число заражённых устройств расположено в Бразилии, Индии, Иране, Кении и на Украине.

Ключевой особенностью Masjesu является приоритет скрытности и долговременного присутствия в системе. Вредоносное ПО не стремится к массовому и «шумному» распространению. Для маскировки используется несколько механизмов. Строки с критической информацией, такие как адреса командных серверов, порты и имена процессов, хранятся в зашифрованном виде. Они дешифруются только во время выполнения программы с помощью операции XOR с тремя разными ключами.

Для закрепления в системе Masjesu выполняет несколько действий. Вредоносное ПО переименовывает свой исполняемый файл, подражая легитимному системному компоненту Linux. Затем оно создаёт задание в планировщике Cron для запуска каждые 15 минут. Вредоносное ПО переводит себя в фоновый режим работы, подменяя своё имя на имя системного процесса. Кроме того, ботнет завершает процессы wget и curl, чтобы помешать другим вредоносным программам загружать свои компоненты. Он также блокирует временную директорию для предотвращения конкуренции с другими ботнетами.

Masjesu самостоятельно распространяется, сканируя случайные IP-адреса в поисках открытых портов, связанных с известными уязвимостями. Вредоносная программа сознательно избегает сканирования определённых диапазонов IP-адресов. Такая тактика позволяет снизить риск привлечения внимания правоохранительных органов и обеспечить долговременное выживание ботнета. Для связи с операторами используется инфраструктура из нескольких доменных имён и резервных IP-адресов.

После подключения к командному серверу и получения инструкций Masjesu способен инициировать атаки различных типов. Поддерживаются UDP-флуд, TCP-флуд, TCPSYN и TCP-ACK-флуды, HTTP-флуд, ICMP-флуд, GRE-флуд, а также атаки на протоколы OSPF и IGMP. При проведении HTTP-атак используется уникальный идентификатор в поле User-Agent — строка masjesu.

Специалисты Trellix рекомендуют организациям и частным пользователям принять меры для снижения риска заражения. Необходимо регулярно обновлять прошивки маршрутизаторов и других устройств Интернета вещей, устанавливая последние версии программного обеспечения. Следует незамедлительно изменять стандартные пароли администратора на уникальные комбинации. Рекомендуется настроить мониторинг исходящего трафика для обнаружения подозрительных соединений на определённый порт или на известные домены командных серверов. Также полезно применять сетевую сегментацию, изолируя устройства Интернета вещей от основных корпоративных сетей.

Аналитики Trellix и других компаний с высокой степенью уверенности связывают деятельность ботнета Masjesu с гражданином Турции по имени Сейит Гиргин. Он управляет всей инфраструктурой, которая используется для DDoS-атак, кражи игровых учётных данных и других киберпреступлений.

📕📕📕
https://www.trellix.com/en-in/blogs/research/masjesu-rising-stealth-iot-botnetddos-evasion/

📲 MAX

На выставке Mobile World Congress (MWC) 2026 в Барселоне компания MediaTek (Тайвань) представила комплекс технологических решений в области беспроводной связи и искусственного интеллекта. Ключевой темой экспозиции стала идея AI For Life: From Edge to Cloud, а презентацию провёл президент компании Джо Чен.

В области разработки сетей 6G компания MediaTek продемонстрировала первую в мире тестовую систему радиосовместимости (6G radio interoperability test system). Данная система предназначена для проверки баланса между пропускной способностью каналов, величиной задержки передачи данных и уровнем энергопотребления. Тестовая система ориентирована на поддержку приложений генеративного и агентного искусственного интеллекта, которые предъявляют к сетевым ресурсам более высокие требования по сравнению с существующими сервисами.

В рамках концепции «персонального облака устройств» агенты искусственного интеллекта получают возможность взаимодействовать между смартфонами, элементами бытовой техники и иными устройствами через Wi- Fi или сети 6G в защищённой среде. Данная архитектура предполагает распределение вычислительных задач между несколькими устройствами, а не их концентрацию в одном центральном процессоре.

Для повышения эффективности работы восходящих каналов связи компания MediaTek представила технологию ИИ-ускоренного разнесения передачи в восходящем канале. Эта технология использует модели машинного обучения для динамической подстройки параметров передачи под изменяющиеся условия в сети. Предложенный подход принципиально отличается от традиционных систем, которые основаны на фиксированных алгоритмах и не адаптируются к состоянию канала в режиме реального времени.

В сегменте подключённых автомобилей компания продемонстрировала первую в мире технологию видеовызова на основе стандарта 5G NR NTN для транспортных средств. Данное решение позволяет устанавливать видеосвязь, использовать мобильные приложения и выходить в интернет через спутниковые каналы в тех зонах, где отсутствует наземное покрытие сотовой сети.

Кроме того, MediaTek представила новый чипсет для автомобильной телематики. Чипсет поддерживает стандарты 5G-Advanced (версии Release 17 и Release 18) и включает в себя встроенные механизмы искусственного интеллекта на уровне модема, что повышает стабильность соединения в сложных условиях приёма.

Для оснащения интеллектуальных автомобильных салонов была анонсирована платформа Dimensity Auto. Она выполнена по 3-нанометровому технологическому процессу, сертифицированному по стандартам автомобильной надёжности (AECQ100) и функциональной безопасности. Платформа построена на архитектуре Arm v9.2 и включает в себя многоядерный центральный процессор, графический процессор с поддержкой трассировки лучей и нейронный процессор для работы генеративных голосовых помощников. Все вычисления, связанные с обработкой голоса и данных пользователя, выполняются локально на устройстве, что позволяет сохранять конфиденциальность информации.

Дополнительно в рамках выставки MediaTek представила первую в мире абонентскую аппаратуру стандарта 5G-Advanced со встроенной поддержкой Wi-Fi 8, построенную на чипсетах T930 и Filogic 8000. Данное решение обеспечивает снижение задержки передачи данных до десяти раз благодаря применению ИИ-механизма динамического управления сетью.

Также компания продемонстрировала «умные» очки на базе процессора Dimensity 9500 с мультимодальным искусственным интеллектом. Эти очки способны обрабатывать текстовую, визуальную и голосовую информацию непосредственно на устройстве без обращения к удалённым серверам.

📕📕📕
https://economictimes.indiatimes.com/magazines/panache/mediatek-outlines-6gedge-ai-and-data-centre-ambitions-at-mwc-2026/articleshow/128944885
https://www.gadgets360.com/mobiles/news/mediatek-showcase-6g-5g-advancededge-ai-innovations-mwc-2026-11158621

📲 MAX