Продемонстрирована всемирная уязвимость в DNS

Продемонстрирована всемирная уязвимость в DNS

Во время своей 80-минутной презентации Камински впервые представил детальный разбор обнаруженного им бага, угрожавшего хаосом всему Интернету из-за возможности отравления DNS-серверов, транслирующих доменные имена в IP-адреса. Директор программы тестов на проникновение в специализирующейся на сетевой безопасности фирме IOActive был первым, кто 8-го июля предупредил об опасности, однако с тех пор заметно возросла озабоченность специалистов по поводу того, что такую атаку провести гораздо легче, чем считалось ранее.

Главное, что удалось обнаружить Камински, это то, что систему безопасности DNS легко обмануть, поскольку возможны только 65 536 вариантов идентификации. Засоряя DNS сервер множеством запросов доменных имен, незначительно отличающихся друг от друга, например, 1.google.com, 2.google.com, 3.google.com и так далее – хакер многократно увеличивает свои шансы воспроизвести корректный ID. Несмотря на то, что шансы угадать правильный ответ - 1 из 65 565, вероятность значительно увеличивается, если хакер бомбардирует сервер тысячей запросов за очень короткий промежуток времени.

Несмотря на то, что многие организации последовали совету Камински и установили патч, еще слишком большому их числу только предстоит пропатчить свои серверы. Из списка Fortune 500, 15 процентам компаний еще предстоит хоть что-то предпринять, а еще 15 процентов остаются уязвимыми, поскольку конфигурации их сетей не позволяют патчу корректно работать.

Одетый в свои знаменитые синие джинсы, черную рубашку и кеды, Камински выложил огромное количество применений, которые злоумышленники могут найти этому багу. Атакуя серверы почты, хакеры могут перехватывать почтовые сообщения крупных организаций или в вмешиваться в работу почтовой системы.

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