XSS-уязвимость подвергает риску атаки сотрудников Google

XSS-уязвимость подвергает риску атаки сотрудников Google

XSS-уязвимость подвергает риску атаки сотрудников Google

Исследователь в области безопасности обнаружил XSS-уязвимость, которая может использоваться для атак сотрудников Google, а также для получения доступа к счетам и другой конфиденциальной информации.

Проблему безопасности нашел 16-летний Томас Орлита, проанализировав ресурс Google Invoice Submission, который располагается по адресу gist-uploadmyinvoice.appspot.com. Именно там вендоры могут отправлять счета Google.

В процессе отправки счета пользователей просят предоставить разного рода информацию посредством нескольких текстовых полей. Эти поля грамотно защищены от XSS-атак.

Однако Орлита обнаружил, что функция загрузки счетов, которые должны быть в формате PDF, может быть использована для загрузки файлов другого формата — HTML. Атакующий просто должен перехватить запрос, а также поменять имя загружаемого файла и его свойства Content-Type на HTML.

Тестируя брешь, эксперт загрузил HTML-файл, содержащий XSS-составляющую. Каждый раз при запуске вредоносной нагрузки исследователю должно было приходить специальное электронное письмо.

Спустя несколько дней Орлита получил имейл, который сигнализировал, что его JavaScript-код был выполнен в домене googleplex.com.

Эксперт сделал вывод, что успешная эксплуатация этой проблемы безопасности может привести к атаке на сотрудников Google, а также стать причиной утечки конфиденциальной информации.

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