В Tor Browser 9.0.7 устранён баг, деанонимизирующий пользователей

В Tor Browser 9.0.7 устранён баг, деанонимизирующий пользователей

В Tor Browser 9.0.7 устранён баг, деанонимизирующий пользователей

Разработчики Tor Project выпустили Tor Browser 9.0.7. В этой версии браузера устранён баг, позволяющий JavaScript-коду запускаться даже при самых жёстких настройках безопасности.

Поскольку пользователи Tor рассчитывают на анонимный веб-сёрфинг, настраивая браузер определённым образом, наличие упомянутого бага играло критическую роль.

С помощью кода JavaScript рекламные и аналитические компании могут снять цифровой отпечаток пользователя. Более того, баг мог выдать настоящее местоположение человека, использующего Tor.

С выходом последней версии интернет-обозревателя, если его настроить на самый безопасный уровень веб-сёрфинга, любой код JavaScript будет автоматически отключён на сайтах, использующих небезопасный протокол HTTP.

Команда Tor Project напоминает, что отключение JavaScript на некоторых сайтах может негативно сказаться на их работе.

Напомним, на прошлой неделе мы писали, что Tor Project предупредил пользователей о серьёзном баге, из-за которого JavaScript-код запускался на веб-страницах, хотя конфигурация говорила об обратном.

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