Adobe устранила множество критических дыр в Adobe Acrobat и Reader

Adobe устранила множество критических дыр в Adobe Acrobat и Reader

Adobe устранила множество критических дыр в Adobe Acrobat и Reader

Разработчики Adobe выпустили набор патчей для устранения многочисленных критических уязвимостей в продуктах Adobe Acrobat и Reader. Это довольно объемное обновление, в котором компания решила проблему с 87 дырами в безопасности.

Из общего количества брешей 39 получили статус критических, они позволяли атакующему выполнить код и повысить свои привилегии в уязвимых системах. Таким образом, используя эти уязвимости в совокупности, злоумышленник мог получить полный контроль над компьютером жертвы.

Именно поэтому разработчики настоятельно рекомендуют установить выпущенные обновления безопасности для Adobe Acrobat и Reader, причем сделать это необходимо как можно скорее, ибо есть подозрение, что киберпреступники уже используют эти бреши в атаках.

На прошлой неделе Adobe выпустила внеплановые обновления безопасности для Flash Player, чтобы устранить две уязвимости, одна из которых представляет собой 0-day брешь (CVE-2018-15982). Эту уязвимость используют в реальных атаках киберпреступники, чем и обусловлен срочный выпуск патчей.

Эксперты в области кибербезопасности полагают, что за этими атаками стоят российские или украинские хакеры, так как рассылаемый фишинговыми письмами вредоносный документ написан на русском языке.

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