Разработчики Drupal выпустили два патча для ядра CMS

Разработчики Drupal выпустили два патча для ядра CMS

Разработчики Drupal выпустили два патча для ядра CMS

Разработчики системы управления контентом Drupal выпустили патчи, устраняющие две проблемы безопасности, обнаруженные в CMS ранее. К счастью, большинство сайтов эти уязвимости не затрагивают, однако все равно будет нелишним установить обновления.

Пропатчить придется само ядро, так как обнаруженные командой безопасности Drupal бреши способны привести к удаленному выполнению кода. Исходя из идентификаторов обновлений, это первые крупные фиксы в этом году.

Один из патчей (2019-001) устраняет уязвимость в библиотеке PEAR Archive_Tar, которой был присвоен идентификатор CVE-2018-1000888. Атакующий может использовать эту дыру с помощью вредоносного файла tar. Выполнение кода в этом случае достигается путем эксплуатации ошибки десериализации при распаковке архива.

Предположительно, если ваш сайт не обрабатывает архивы tar, вам не угрожает данная брешь. Однако все равно лучше установить обновления, так как злоумышленник, воспользовавшись этой дырой, сможет также удалять данные.

Второй фикс — 2019-002 — исправляет проблему обработки ядром сайта адресов phar:// в операциях с файлами. Чтобы воспользоваться этой брешью, атакующему потребуется создать ситуацию, в которой уязвимый скрипт наткнется на специально созданную вредоносную строку.

Несмотря на то, что патч получил статус критического, не каждая установка Drupal уязвима.

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