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.

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