Разработана система повышенного приватного серфинга в Сети

Разработана система повышенного приватного серфинга в Сети

Разработана система повышенного приватного серфинга в Сети

Эксперты из Массачусетского технологического института (МТИ) и Гарварда представили систему, которая способна повысить конфиденциальность приватного серфинга. Получившая имя Veil система опирается на шифрование данных при посещении сайта.

«После завершения работы приватного сеанса браузер должен удалить все данные на стороне клиента. К сожалению, реализация режима частного просмотра по-прежнему позволяет чувствительной информации проникать в другие хранилища, например, в файл подкачки», — объясняют специалисты.

«Браузеры используют файловую систему или базу данных SQLite для временного хранения информации, связанной с приватными сеансами, эти данные часто не полностью удаляются при завершении приватного сеанса. Таким образом, злоумышленник может извлечь конфиденциальную информацию из файла подкачки, в котором она хранится в открытом виде».

Чтобы решить эту проблему была разработана система Veil, своего рода фреймворк, который сводит к минимуму возможные утечки данных при использовании приватного режима просмотра. У системы есть свои нюансы — для ее работы владелец сайта должен добавить специальный компилятор, который обеспечит совместимость системы с просматриваемым контентом.

Как отмечают эксперты, задача Veil заключается в загрузке страницы, которую приватно посещает пользователь, на специальные сервера, которые затем будут передавать браузеру информацию на странице. Уточняется, что при каждом новом обращении сервера будут немного менять страницу, визуально пользователи не заметят изменений, однако они будут присутствовать в коде. Такой механизм помешает злоумышленникам выяснить, какую именно страницу посещал пользователь.

Помимо этого, был предусмотрен режим повышенной приватности, в ходе которого браузер пользователя будет получать не исходный код страницы, а изображения элементов, отрисованные на стороне сервера.

Растущая мощность ИИ-моделей OpenAI ставит под угрозу кибербезопасность

Компания OpenAI предупреждает, что ее ИИ-модели стремительно расширяют возможности, которые пригодны для нужд киберобороны, но в тоже время повышают риски в случае злоупотребления, и это нельзя не учитывать.

Так, проведенные в прошлом месяце CTF-испытания GPT-5.1-Codex-Max показали результативность 76% — почти в три раза выше, чем GPT-5 на тех же задачах в августе (27%).

Разработчик ожидает, что последующие ИИ-модели продолжат этот тренд, и их можно будет использовать для аудита кодов, патчинга уязвимостей, создания PoC-эксплойтов нулевого дня, а также тестирования готовности организаций к сложным, скрытным целевым атакам.

Во избежание абьюзов OpenAI принимает защитные меры: учит свои творения отвечать отказом на явно вредоносные запросы, мониторит их использование, укрепляет инфраструктуру, применяет EDR и Threat Intelligence, старается снизить риск инсайда, внимательно изучает обратную связь и наладила партнерские связи со специалистами по Red Teaming.

В скором времени компания с той же целью запустит программу доверенного доступа (trusted access), в рамках которой киберзащитники смогут с разной степенью ограничений пользоваться новыми возможностями выпускаемых моделей. В настоящее время их приглашают присоединиться к бета-тестированию ИИ-инструмента выявления / коррекции уязвимостей Aardvark, подав заявку на сайте OpenAI.

Для расширения сотрудничества с опытными специалистами по киберзащите будет создан консультационный Совет по рискам — Frontier Risk Council. Компания также взаимодействует с другими ИИ-исследователями через НКО Frontier Model Forum, работая над созданием моделей угроз и выявлением узких мест, способных создать препятствие ИИ-атакам.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru