Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Умный замок Tapplock содержит множество критических брешей

Английская компания Pen Test Partners, специализирующаяся на тестировании на проникновение, проанализировала умный замок от компании Tapplock. Эксперты практически сразу отметили недостатки — «секретный» код для каждой блокировки можно вычислить непосредственно из сетевого адреса устройства.

Это довольно серьезная брешь, так как MAC-адреса общедоступны, делать на их основе секретные коды — безумие, это все равно что просто записать эти коды и оставить на видном месте.

В результате специалистам Pen Test Partners удалось создать программу, которая разблокирует любой замок Tapplock всего за две секунды. Для сравнения — официальная программа разблокирует его за 0,8 секунды.

Но и это еще не все, можно даже не тратить эти две секунды, так как облачные инструменты администрирования Tapplock тоже уязвимы. Об этом сообщил уже независимый эксперт в области ИБ.

Специалист отмечает, что после входа в учетную запись Tapplock вы получаете доступ к чужому аккаунту, достаточно только знать его идентификатор. В итоге специалисту удалось получить личную информацию чужой учетной записи, которая также содержала местоположение открытого замка Tapplock.

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