20 млн пользователей Chrome установили вредоносные блокировщики рекламы

20 млн пользователей Chrome установили вредоносные блокировщики рекламы

20 млн пользователей Chrome установили вредоносные блокировщики рекламы

Исследователь в области безопасности наткнулся на пять вредоносных расширений, маскирующихся под блокировщики рекламы, размещенных в официальном магазине расширений для Chrome. Эти злонамеренные аддоны были установлены по меньшей мере 20 миллионами пользователей.

Проблемные расширения обнаружил Андрей Мешков, один из основателей Adguard. Господин Мешков составил список:

  • AdRemover for Google Chrome™ (установили более 10 миллионов пользователей);
  • uBlock Plus (установили более 8 миллионов пользователей);
  • [Поддельный] Adblock Pro (установили более 2 миллионов пользователей);
  • HD for YouTube™ (установили более 400 тыс. пользователей);
  • Webutation (установили более 30 тыс. пользователей).

Эти аддоны представляют собой модифицированные версии известных приложений для блокировки рекламы в браузере. Можно отметить, что злоумышленники использовали популярные ключевые слова в описании расширений, пытаясь таким образом поднять их позиции в поиске.

«Просто обратите внимание на результаты поиска. Злоумышленники банально заспамили ключевыми словами описания своих расширений, которые являются практически клонами своих легитимных прототипов», — пишет Мешков.

Анализ кода злонамеренных аддонов показал, что злоумышленники просто добавили несколько строк кода к коду легитимного расширения для блокировки рекламы. Мешков проинформировал Google о своей находке, корпорация пообещали разобраться с этим.

Вредоносный код включает модифицированную версию библиотеки jQuery, которая загружает coupons.txt со стороннего домена http://www[.]hanstrackr[.]com. Также в коде содержится возможность отправлять на удаленный сервер информацию о посещенных пользователем сайтах.

«Этот скрытый скрипт отслеживает каждый запрос, сделанный вашим браузером, затем сравнивает md5(url + “%Ujy%BNY0O”) со списком подписей, хранящихся в coupons.txt. Если что-то совпало, скрипт загружает iframe с домена g.qyz.sx, передавая информацию о посещенной странице», — поясняет эксперт.

На данный момент расширения не осуществляют какую-либо вредоносную активность, однако специалист считает, что злоумышленникам ничего не стоит добавить новые возможности в одном из обновлений.

Мешков отметил, что зараженные компьютеры похожи на ботнет, который киберпреступники могут использовать в любой момент.

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