В GnuTLS устранили двухлетнюю уязвимость

В GnuTLS устранили двухлетнюю уязвимость

В GnuTLS устранили двухлетнюю уязвимость

На прошлой неделе разработчики устранили опасную уязвимость в GnuTLS, библиотеке с открытым исходным кодом для имплементации протокола TLS. Самое удивительное, что эта брешь существовала в коде почти два года, следовательно, сессии TLS 1.3 были уязвимы для атаки.

Проблема безопасности, описанная специалистами на площадке GitHub, позволяла серверам GnuTLS использовать билеты сессии, которые были выпущены ещё при прошлом соединении. При этом необязательно было задействовать функцию, которая генерирует закрытые ключи — gnutls_session_ticket_key_generate().

Проще говоря, потенциальный злоумышленник мог использовать данную уязвимость для обхода процесса аутентификации TLS 1.3. Баг впервые появился в GnuTLS 3.6.4 (релиз состоялся 24 сентября 2018 года), а устранили его в GnuTLS 3.6.14 (3 июня 2020 года).

Эндрю Айер, основатель SSLMate, в Twitter подробно расписал своё видение этого бага. По словам Айера, уязвимость создала сложная система ротации ключей.

Впрочем, Айер и раньше высказывался негативно по поводу GnuTLS, называя библиотеку «клоунской» имплементацией TLS.

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