В первый день Pwn2Own 2019 хакеры взломали Safari, VirtualBox и VMware

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры взломали Safari, VirtualBox и VMware

В первый день Pwn2Own 2019 хакеры взломали Safari, VirtualBox и VMware

В первый день знаменитого соревнования хакеров Pwn2Own 2019, которое проходит в Ванкувере, Канада, специалистам удалось взломать браузер Safari от Apple, а также продукты для виртуализации — Oracle VirtualBox и VMware Workstation. В результате исследователи заработали $240 000.

Общая сумма призовых Pwn2Own этого года составила один миллион долларов. Также можно отметить, что впервые в истории состязания участникам предложили попробовать взломать автомобиль Tesla Model 3. В случае успеха специалисты могут получить до $300 000.

В первый день соревнования Амат Кама и Ричард Зу из команды Fluoroacetate заработали $55 000 за эксплойт для Safari. Суть метода атаки на браузер от Apple заключалась в переполнении буфера, которое приводило к обходу встроенной песочницы.

Интересный момент в случае атаки Safari заключается в том, что исследователи использовали брутфорс для «побега из песочницы».

Те же эксперты получили еще $35 000 за взлом Oracle VirtualBox. Взломать этот продукт удалось лишь со второй попытки. Кама и Зу использовали целочисленное переполнение и «race condition» для повышения привилегий и выполнения произвольного кода.

Эта же пара экспертов успешно взломала виртуальную машину VMware Workstation, что вылилось в возможность выполнения кода в системе-хосте. Общая сумма призовых для исследователей Fluoroacetate составила $160 000.

Еще одни эксперты — команда phoenhex & qwerty — заработали $45 000 за эксплойт для Safari с возможностью повысить привилегии до уровня ядра. Чтобы использовать эту уязвимость, пользователя нужно всего лишь заманить на злонамеренный сайт.

На следующий день хакеры попытаются взломать браузеры Mozilla Firefox и Microsoft Edge. 

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