В jQuery обнаружена набирающая обороты новая уязвимость

В jQuery обнаружена набирающая обороты новая уязвимость

В jQuery обнаружена набирающая обороты новая уязвимость

Разработчики популярной JavaScript-библиотеки jQuery выпустили очередное обновление безопасности, устраняющее довольно редкую уязвимость, которая только набирает обороты. Напомним, что jQuery установлена приблизительно на 74% сайтов в интернете.

Уязвимость, о которой пойдет речь, получила условное название «prototype pollution». Эксперты только начинают изучать данную брешь, обнаруживая ее все в большем количестве библиотек JavaScript.

Исходя из имени уязвимости, можно сделать вывод, что она предполагает возможность модификации объекта JavaScript, который называется «prototype».

Prototype определяет структуру объекта JavaScript и значений по умолчанию. Это делается для того, чтобы избежать сбоя приложения, если никаких значений не установлено.

Если у атакующего есть возможность модифицировать prototype, он может получить контроль над тем, как данные обрабатываются самим приложением. Таким образом, открывается возможность для совершения атак другого порядка — DoS или выполнения произвольного кода.

В настоящее время эксперты в области кибербезопасности оценивают «prototype pollution» как растущую угрозу для JavaScript. На наличие этой проблемы в jQuery обратили внимание эксперты компании Snyk, занимающейся сканированием исходного кода на уязвимости.

Брешь получила идентификатор CVE-2019-11358, код эксплойта в настоящий момент доступен на GitHub.

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