Google пропатчил XSS-уязвимость в функции динамических писем Gmail

Google пропатчил XSS-уязвимость в функции динамических писем Gmail

Google пропатчил XSS-уязвимость в функции динамических писем Gmail

Google устранил XSS-уязвимость в Gmail. По словам сообщивших о проблеме исследователей, брешь крылась в относительно новой функции динамической подгрузки контента в письмах, реализованной Google в июле.

В понедельник Михал Бентковски, глава безопасников в Securitum, раскрыл подробности уязвимости, поскольку разработчики уже успели пропатчить её.

В блоге Бентковски уточняет, что брешь присутствовала в функции AMP4Email, которую Google ввела в эксплуатацию в июле.

AMP4Email ещё называют функцией динамических электронных писем. Её внедрили, чтобы упростить отображение контента в письмах: комментариев или приглашений на мероприятия.

У AMP4Email есть система валидации, позволяющая бороться с XSS-атаками. Отдельные теги и атрибуты занесены в «белый» список, если кто-то попытается добавить сторонний элемент или атрибут, система выдаст ошибку.

Однако исследователь в области кибербезопасности заметил, что идентификатор атрибута допустим в тегах. Это натолкнуло эксперта на мысль, что баг «белого» списка можно использовать для осуществления XSS-атак.

В результате Бентковски обнаружил проблему, существующую благодаря устаревшей функции браузеров — DOM Clobbering.

 

Google получил информацию об уязвимости 15 августа, а 12 октября команда разработчиков уведомила Бентковски, что проблема устранена.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru