Еще один эксплойт для уязвимостей в Adobe Reader

Еще один эксплойт для уязвимостей в Adobe Reader

Сегодня утром специалистами в области информационной безопасности лаборатории AV-Test был зарегистрирован новый эксплойт, который стал 50-миллионным образцом, попавшим в базу данных вирусного программного обеспечения.

Согласно источнику, эксплойт обнаружен в PDF файле, который пытался проникнуть в систему, эксплуатируя уязвимость в Adobe Reader.  Вредонос пока не идентифицирован и не имеет названия, однако антивирусные продукты компаний Authentium, Eset, F-Prot, Kaspersky и McAfee обнаружили подозрительный объект, провозгласив об этом: "HEUR:Exploit.Script.Generic". Что касается остальных антивирусов, то тут остается надеяться, что они отреагируют на характерное поведение зловреда при открытии файла.

Новый образец лишь подтверждает то, что злоумышленники не пытаются использовать уязвимости в операционных системах или обозревателях для проникновения в систему; вместо этого вирусописатели сосредоточились на использовании ошибок в коде приложений. Помимо Adobe Reader они используют уязвимости в плагинах Flash и Java. В случае если на компьютере установлена устаревшая версия приложения с известными уязвимостями, то проникновение в систему становистя минутным делом. В связи с этим эксперты настоятельно советуют пользователям обновлять их программное обеспечение до актуального состояния.

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