Новая версия движка WordPress 5.0 сливала в Google учетные данные юзеров

Новая версия движка WordPress 5.0 сливала в Google учетные данные юзеров

Новая версия движка WordPress 5.0 сливала в Google учетные данные юзеров

Спустя всего неделю после выхода крупного обновления движка WordPress команда разработчиков была вынуждена выпустить срочный патч для WordPress 5.0. В обновленной версии WordPress 5.0.1 устраняются семь проблем безопасности (некоторые из них позволяют получить контроль над сайтом), а также устраняется очень серьезная утечка важных данных.

Проблему утечки обнаружили разработчики плагина Yoast SEO — оказалось, что баг приводил к тому, что поисковая система Google индексировала учетные данные пользователей сайта на WordPress.

Используя специальные поисковые запросы в Google, злоумышленник мог найти страницы с учетными данными, где он мог собрать адреса электронной почты и сгенерированные автоматом пароли.

Такая уязвимость могла иметь катастрофические последствия, если в руки третьего лица попадали пароли администраторов. В том случае, если пользователь не изменил сгенерированный движком пароль (а так бывает довольно часто), атакующий мог получить доступ к сайту.

Разработчики популярной CMS также добавили в WordPress 5.0.1 поддержку более серьезной проверки MIME для загружаемых файлов.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru