Mozilla защитила пользователей Firefox от инъекции кода

Mozilla защитила пользователей Firefox от инъекции кода

Mozilla защитила пользователей Firefox от инъекции кода

Mozilla усилила защиту пользователей браузера Firefox от атак, в ходе которых злоумышленник пытается внедрить вредоносный код. Основной фокус разработчиков интернет-обозревателя был построен вокруг удаления «потенциально опасных артефактов» в исходном коде Firefox.

В понятие «артефактов» входят встроенные скрипты и функции типа eval(). За счёт удаления таких кусков кода Mozilla рассчитывает улучшить защиту своих встроенных служебных страниц «about:».

Как вы наверняка знаете, существует больше десятка страниц «about:». Они позволяют пользователям углубиться в конфигурацию браузера, просмотреть установленные плагины и отобразить сетевую информацию.

Mozilla была обеспокоена возможностью провести атаку инъекции кода с помощью страницы about:config. По словам разработчиков, эта страница «раскрывала API для обновления настроек и конфигурации».

Страницы «about:» написаны на HTML и JavaScript. Другими словами, у них те же слабые места, что и у обычных веб-страниц. Атакующий может внедрить свой код непосредственно в служебную страницу.

Mozilla внедрила защиту, благодаря которой теперь код JavaScript, внедрённый злоумышленником, не будет выполняться.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru