В Qualcomm Adreno GPU обнаружили с десяток опасных уязвимостей

В Qualcomm Adreno GPU обнаружили с десяток опасных уязвимостей

В Qualcomm Adreno GPU обнаружили с десяток опасных уязвимостей

Исследователи из Google Android Red Team обнаружили около 10 уязвимостей в Adreno GPU, графическом ускорителе, используемом в системах на чипе от Qualcomm.

На конференции Defcon специалисты продемонстрировали, как данные уязвимости позволяют добиться полного контроля над устройствами.

Руководитель Android Red Team Сюань Син объяснил, что любые приложения для платформы Android могут напрямую обращаться к видеодрайверу. Это позволяет использовать их как связующее звено между разными компонентами системы, включая ядро.

В частности, возможен перехват содержимого памяти. Однако чтобы добиться этого, злоумышленникам потребуется заразить устройство специальной вредоносной программой, получив физический доступ к устройству потенциальной жертвы или сделав это обманом: с помощью фишинга или под видом полезной программы.

Qualcomm заявила, что уже устранила данную брешь. Патч вышел в мае 2024 г. Вместе с тем его выпустили не все конечные производители оборудования.

Как отмечает обозреватель Wired Лили Хьюман, мобильные устройства используют сотни миллионов людей каждый день, и поэтому возможность атаки на них может привести к намного более серьезным последствиям, чем недостатки ПО для работы с графическими процессорами серверов и профессиональных рабочих станций.

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