Два блокировщика рекламы для Chrome модифицировали cookies

Два блокировщика рекламы для Chrome модифицировали cookies

Два блокировщика рекламы для Chrome модифицировали cookies

Google удалил из официального магазина Chrome Web Store два расширения для блокировки рекламы. Как сообщил интернет-гигант, эти аддоны использовали имена других популярных расширений и при этом манипулировали файлами cookies.

Нежелательные расширения — «AdBlock» от «AdBlock, Inc» и «uBlock» от «Charlie Lee» — осуществляли деятельность, которую эксперты в области кибербезопасности называют «набивка cookies» («cookie stuffing»).

Это значит, что аддоны добавляли в пользовательские файлы cookies дополнительную информацию от себя. Эта техника обычно используется в различных маркетинговых схемах.

«AdBlock» и «uBlock» модифицировали cookies при посещении пользователем определённых сайтов, добавляя специальный параметр. Именно этот параметр гарантировал денежные отчисления автору расширения, если пользователь приобретал какой-либо товар на одном из таких ресурсов.

Среди таких сайтов были: teamviewer.com, microsoft.com, linkedin.com, aliexpress.com, booking.com и многие другие.

Примечательно, что вредоносная активность проявлялась лишь спустя 55 часов после установки одного из вышеозначенных аддонов. Если пользователь открывал инструменты разработчика в Chrome, расширения на это время «затихали».

Оба аддона основаны на коде оригинального AdBlock. Последние цифры: у первого расширения было более 800 000 инсталляций, у второго — более 850 000. Google уже удалила обе подделки из магазина.

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