Внеплановые патчи для Photoshop устраняют критические уязвимости

Внеплановые патчи для Photoshop устраняют критические уязвимости

Внеплановые патчи для Photoshop устраняют критические уязвимости

Adobe выпустила внеплановые патчи, устраняющие критические уязвимости в Photoshop и других продуктах компании. Опасность кроется в том, что с помощью этих брешей атакующий может выполнить код в системах Windows.

В общей сложности сегодняшние обновления, выпущенные вне очереди, устраняют 12 уязвимостей, уже успевших получить идентификаторы CVE. На Photoshop приходится несколько таких программных изъянов.

Известно, что уязвимы также приложения Bridge и Prelude. Интересно, что Adobe выпустила внеплановые патчи спустя неделю после официального июльского набора обновлений (в котором тоже устранялись критические баги, приводящие к выполнению кода).

По словам представителей Adobe, им неизвестно о существовании готовых эксплойтов или о попытках использования этих уязвимостей в атаках. Чтобы не провоцировать злоумышленников, компания не стала публиковать технические детали брешей.

Суть устранённых проблем безопасности кроется в возможности чтения и записи за пределами границ. У Photoshop таких дыр пять: CVE-2020-9683 и CVE-2020-9686 (возможность чтения), а также CVE-2020-9684, CVE-2020-9685, CVE-2020-9687 (возможность записи).

Уязвимости затрагивают Photoshop CC 2019 версии 20.0.9 и более ранние, Photoshop 2020 21.2 и более ранние. Пользователям рекомендуют обновиться до 20.0.10 и 21.2.1.

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