Facebook запускает веб-страницу, посвящённую уязвимостям в WhatsApp

Facebook запускает веб-страницу, посвящённую уязвимостям в WhatsApp

Facebook запускает веб-страницу, посвящённую уязвимостям в WhatsApp

Facebook запускает новую веб-страницу, на которой планирует публиковать список выявленных и пропатченных уязвимостей в своём мессенджере WhatsApp. Таким образом, пользователи будут знать, где найти общие сведения о проблемах безопасности популярного приложения.

В целом Facebook и так публикует информацию о пропатченных дырах с релизами мобильной версии WhatsApp для платформ Android и iOS (в соответствующих магазинах приложений). Однако там нет подробных данных.

В связи с этим представители социальной площадки надеются, что новая веб-страница поможет углубиться в изъяны кода и будет интересна ряду пользователей.

В итоге на специальном ресурсе можно будет ознакомиться с кратким описанием уязвимости, её идентификатором CVE. Последнее также пригодится исследователям в области кибербезопасности, которые обычно отслеживают бреши по CVE-номерам.

Facebook отмечает, что наличие той или иной уязвимости в списке не значит, что её используют в атаках. Кроме того, все перечисленные на специальной странице баги будут уже пропатчены.

Помимо проблем безопасности самого WhatsApp, интернет-гигант будет перечислять дыры в библиотеках, которые использует мессенджер.

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