Эксперт раскрыл две 0-day уязвимости Tor, на подходе ещё три бреши

Эксперт раскрыл две 0-day уязвимости Tor, на подходе ещё три бреши

Эксперт раскрыл две 0-day уязвимости Tor, на подходе ещё три бреши

В сети Tor и одноимённом браузере нашли две уязвимости. Исследователь, опубликовавший технические подробности брешей, утверждает, что в ближайшее время появится информация ещё о нескольких багах.

Эксперт Нил Кравец, сообщивший о проблемах безопасности, заявил, что разработчики Tor Project провалили своевременный патчинг. В общей сложности уязвимости присутствуют в браузере уже несколько лет.

Кравец пообещал опубликовать информацию ещё как минимум о трёх дырах. Среди них, по словам эксперта, есть уязвимость, раскрывающая реальные IP-адреса серверов Tor.

В блоге исследователь описал первую 0-day, благодаря которой интернет-провайдеры могут заблокировать пользователям подключение к сети Tor. Для этого достаточно просто просканировать соединения на наличие конкретной сигнатуры пакетов, уникальной для трафика Tor.

Чуть позже Кравец рассказал о второй уязвимости, которая также позволяет провайдерам детектировать трафик Tor. Единственное отличие — в этом случае можно вычислить лишь непрямые подключения.

Специалист считает, что Tor Project несерьёзно относится к сообщениям об уязвимостях. Многие из проблем безопасности существуют на протяжении нескольких лет. И патчи для них пока даже не готовятся.

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