В браузере Google Chrome устранили критическую уязвимость

В браузере Google Chrome устранили критическую уязвимость

В браузере Google Chrome устранили критическую уязвимость

На этой неделе разработчики устранили критическую уязвимость в браузере Chrome, которая в случае эксплуатации может позволить выбраться за пределы песочницы и выполнить произвольный код удалённо.

Брешь, которую отслеживают под идентификатором CVE-2024-4058, затрагивает графический движок ANGLE. По типу это классическое несоответствие используемых типов данных (type confusion).

Интересно, что за последние несколько лет лишь несколько брешей в Chrome удостоились статуса критических. За информацию о CVE-2024-4058 Google поблагодарила команду Qrious Secure и выплатила экспертам 16 000 долларов.

Qrious Secure вообще любит искать бреши ради удовольствия, ранее исследователи, например, сообщали Google о CVE-2024-0517 и CVE-2024-0223 — двух других проблемах в Chrome.

В Google не уточнили, эксплуатируют ли злоумышленники CVE-2024-4058 в реальных кибератаках. Тем не менее всем рекомендуется установить последнюю версию браузера: 124.0.6367.78/.79 (для Windows и macOS) и 124.0.6367.78 (для Linux).

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru