Ряд браузеров не блокирует загрузку вредоносов методом drive-by-download

Ряд браузеров не блокирует загрузку вредоносов методом drive-by-download

Ряд браузеров не блокирует загрузку вредоносов методом drive-by-download

Некоторые браузеры до сих пор допускают атаки вида «drive-by-download» даже из, казалось бы, защищённых мест вроде ифреймов (iframes), изолированных в песочнице. Напомним, что при drive-by-download загрузка вредоносного файла происходит автоматически при посещении сайта (без всякого взаимодействия с жертвой).

Как правило, атакующие используют этот метод, чтобы подсунуть пользователю потенциально опасные или откровенно вредоносные программы. Расчёт на то, что невнимательная жертва запустит скачанный файл.

Новый отчёт исследователей из компании Confiant показывает, что даже защищённая среда вроде изолированных ифреймов не защитит пользователя от drive-by-download при веб-сёрфинге.

Именно с этим столкнулись посетители сайта Boing Boing в январе. За drive-by-download отвечал вредоносный JavaScript-код, внедрённый в страницу взломанного ресурса. В результате этот код размещал на сайте ссылку, которая инициировала загрузку злонамеренного содержимого безо всякого участия пользователя.

После этого исследователи заинтересовались реализацией этого метода в случае с изолированными ифреймами. К счастью, как выяснили специалисты, тот же Chrome 83 блокировал подобные загрузки.

Microsoft Edge, который в качестве базы отныне использует Chromium, тоже показал себя неплохо. У Mozilla Firefox дела идут чуть хуже — браузер не блокирует кросс-сайтовые ифреймы и выдает диалоговое окно для загрузки файла.

Brave тоже не смог заблокировать загрузку потенциально вредоносного содержимого. Safari также пытается загрузить предложенный файл, однако в ходе тестирования браузер от Apple так и не смог довести дело до конца.

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru