OpenBSD перешёл на обязательное использование механизма защиты W^X

OpenBSD перешёл на обязательное использование механизма защиты W^X

OpenBSD перешёл на обязательное использование механизма защиты W^X

Проект OpenBSD перешёл на обязательное применение механизма защиты памяти W^X (Write XOR Execute), суть которого в том, что страницы памяти процесса не могут быть одновременно доступны на запись и исполнение.

Таким образом, код может быть исполнен только после запрещения записи, а запись в страницу памяти возможна только после запрета исполнения. Механизм W^X помогает защитить приложения в пространстве пользователя от типовых атак, осуществляемых через переполнение буфера, в том числе от переполнений стека (записанный за пределы буфер код не может быть исполнен), сообщает opennet.ru.

Традиционно в Unix при маппинге памяти допускается модель "W|X", позволяющая одновременно осуществлять и запись, и исполнение, что является порочной практикой с позиции обеспечения безопасности. В OpenBSD отныне такая модель переведена в категорию недопустимых (при попытке использования будет выведена ошибка) и обязательно требуется использование только механизма "W^X".

Обход запрета "W^X" может быть осуществлён только через монтирование ФС (ffs/nfs) со специальным флагом "wxallowed", который рекомендуется использовать для монтирования /usr/local, так как некоторые сторонние программы пока не адаптированы для нормальной поддержки "W^X". Многие порты уже адаптированы для нормальной работы в режиме "W^X" или поддерживают его из коробки (например, Firefox), но с рядом крупных пакетов пока наблюдаются проблемы, это касается JDK, GCC, Mono и Chromium.

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