Google выявил уязвимости Safari, позволяющие отслеживать веб-сёрфинг

Google выявил уязвимости Safari, позволяющие отслеживать веб-сёрфинг

Google выявил уязвимости Safari, позволяющие отслеживать веб-сёрфинг

Команда исследователей из Google обнаружила множество уязвимостей в браузере Safari, разрабатываемом корпорацией Apple. По мнению экспертов, злоумышленники могут использовать эти бреши для отслеживания онлайн-привычек пользователей.

Примечательно, что проблемы безопасности были найдены в инструменте, предназначенном специально для обеспечения конфиденциальности пользователей Safari.

Как сообщили специалисты Google, третья сторона может получить доступ к конфиденциальной информации, касающейся привычек веб-сёрфинга отдельных людей.

Согласно отчёту исследователей, они сообщили об уязвимостях Apple в августе прошлого года. Спустя несколько месяцев, в декабре, один из разработчиков корпорации из Купертино заявил, что все выявленные Google бреши были устранены.

Вчера представитель Apple подтвердил успешный патчинг браузера Safari.

Подпишитесь на новости

Роскомнадзор встроил машинное обучение в систему фильтрации трафика

Роскомнадзор внедрил механизм фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения и потратил на него 2,27 млрд рублей. Это следует из паспорта ведомственной программы цифровой трансформации на 2026-2028 годы. В документе указано, что РКН использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре.

Ее название не раскрывается, большая языковая модель в системе не применяется.

С паспортом программы ознакомился Forbes. Механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ).

Через нее Роскомнадзор управляет ТСПУ, оборудованием для фильтрации трафика на сетях операторов связи. На установку новых и модернизацию действующих ТСПУ в 2026 году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей дополнительного.

О планах использовать ИИ для фильтрации стало известно в январе. В мае ведомство собиралось взять для этого модель Astra AI от «Группы Астра».

VPN в описании механизма прямо не упоминается. Дмитрий Кутейников из RKS Global считает, что модель может оценивать вероятность использования VPN по внешним признакам, например по размеру и ритму пакетов или длительности сессии, без чтения содержимого. По его словам, под ошибочную блокировку могут попасть корпоративные VPN и облачные сервисы.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru