Google Chrome стал потреблять больше ОЗУ из-за борьбы с Meltdown/Spectre

Google Chrome стал потреблять больше ОЗУ из-за борьбы с Meltdown/Spectre

Google Chrome стал потреблять больше ОЗУ из-за борьбы с Meltdown/Spectre

Последняя версия браузера Google Chrome стала гораздо менее экономно относиться к оперативной памяти. Оказалось, что все дело в борьбе разработчиков с критическими уязвимостями Meltdown и Spectre.

Потребление большего количества оперативной памяти обусловлено внедрением новой функции Site Isolation («Изоляция сайта»).

С Site Isolation у ИТ-администраторов есть возможность настроить Chrome таким образом, чтобы он воспроизводил контент для каждого открытого веб-сайта в отдельном процессе, изолированном от других сайтов.

Таким образом, разработчики решили принять меры против Meltdown и Spectre, используя которые, злоумышленник может получить доступ к информации других приложений.

Site Isolation было довольно трудно реализовать, утверждают разработчики, потребовалось пойти на определенные жертвы, в качестве которых сейчас выступает усилившийся «аппетит» браузера.

Напомним, что на днях список уязвимостей типа Spectre в процессорах Intel пополнился еще одной брешью, приводящей к утечке данных. Судя по всему, патчи от Intel теперь будут приходить с той же периодичностью, с какой приходят обновления от Microsoft.

10 июля корпорация предупредила пользователей своих продуктов об обнаружении нового бага, который может привести к успешной атаке по сторонним каналам.

Это значит, что находящаяся в системе вредоносная программа сможет извлекать пароли, криптографические ключи и другую конфиденциальную информацию из запущенных другими программами потоков.

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