В Chrome устранена уязвимость подмены домена

В Chrome устранена уязвимость подмены домена

В Chrome устранена уязвимость подмены домена

В среду Google выпустила Chrome 58 для Windows, Mac и Linux. В этом релизе устраняются 29 уязвимостей, включая проблему, которая делала пользователей уязвимыми к атаке подмены домена.

Напомним, что эту брешь обнаружил веб-разработчик Худонг Джэн (Xudong Zheng), ошибка заключается в использовании символов Unicode в именах доменов, обрабатываемых Punycode. Используя символы, которые могут выглядеть одинаково, но по-разному представлены в Punycode, злоумышленники могут подделывать легитимные сайты и использовать это в фишинговых атаках.

Эта уязвимость также была продемонстрирована исследователями Avanan в декабре 2016 года, когда они наткнулись на фишинг-атаки, нацеленные на пользователей электронной почты Office 365. 

«Используя символы Unicode, злоумышленники могут создать сайт, похожий на http: //www.pаypal.com/, но фактически имеющий адрес http: //www. xn--pypal-4ve.com/, таким образом они обходили антифишинговую защиту Office 365» - объясняют исследователи.

Google назвала эту уязвимость спуфинг URL в Omnibox, она получила идентификатор CVE-2017-5060. Обнаружение этой бреши принесло Худонгу Джэну 2 000 долларов.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru