Вредоносный скрипт использует уязвимость в WordPress Pingback для DDoS-атак

Вредоносный скрипт использует уязвимость в WordPress Pingback для DDoS-атак

 5 дней назад в сети Интернет появился вредоносный скрипт, использующий уязвимость в WordPress Pingback API для DDoS-атак. Как отмечают эксперты, получив доступ к WordPress XMLRPC API, используя файл xmlrpc.php, злоумышленники могут не только воспользоваться им для проведения DDoS-атак, но также узнать, находится ли хост во внутренней сети, просканировать порты хостов находящихся внутри сети, и даже изменить настройки внутреннего маршрутизатора.

По мнению экспертов, на данный момент единственный выход для пользователей, желающих защитить свой сайт от вредоносного скрипта, использующего уязвимость в WordPress Pingback API, переименовать или удалить файл xmlrpc.php.

Впервые о данной уязвимости разработчикам WordPress сообщили ещё 6 лет назад, но тогда эти сообщения не восприняли достаточно серьёзно, сославшись на то, что существует огромное количество способов провести DDoS-атаку на сайты, созданные на WordPress, как впрочем, и способов борьбы с ними.

 5 дней назад в сети Интернет появился вредоносный скрипт, использующий уязвимость в WordPress Pingback API для DDoS-атак. Как отмечают эксперты, получив доступ к WordPress XMLRPC API, используя файл xmlrpc.php, злоумышленники могут не только воспользоваться им для проведения DDoS-атак, но также узнать, находится ли хост во внутренней сети, просканировать порты хостов находящихся внутри сети, и даже изменить настройки внутреннего маршрутизатора." />

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