Google поможет хакерам находить жертв

Google поможет хакерам находить жертв

...

Специалист по компьютерной безопасности Сэми Камкар придумал способ, который позволяет находить местоположение пользователя без его ведома. Идея атаки весьма проста. Каждое устройство, подключающееся к любой компьютерной сети имеет MAC-адрес, — уникальный идентификатор сетевого оборудования.

Есть MAC-адреса и у домашних/офисных роутеров, через которые все большее количество пользователей подключается к сети. Роутер сообщает свой MAC только подключенным непосредственно к нему (по кабелю или посредством WiFi) компьютерам. Однако взломщик сумел обойти это ограничение и при помощи встроенного в страницу скрипта, смог узнать MAC-адрес.

Сама по себе информация про MAC-адрес хоть и не предназначена для разглашения, но и не содержит секретов. Однако, используя сервис геолокации Google, г-н Камкар смог, зная MAC-адрес, установить физические координаты — при помощи базы, собранной автомобилями Google, которые просканировали WiFi-сети. Таким образом в два этапа помимо воли пользователя возможно узнать его местонахождение.

Напомним, что в 2005 году Камкар создал сетевого червя, который добавил миллион друзей в MySpace, используя недостатки интернет-браузеров. Тогда его осудили на три года условно.

Источник

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