В Project Zero рассказали о багах мессенджеров Signal, Facebook и Google

В Project Zero рассказали о багах мессенджеров Signal, Facebook и Google

В Project Zero рассказали о багах мессенджеров Signal, Facebook и Google

Натали Силванович, исследователь из Google Project Zero, рассказала о логических багах в мессенджерах Signal, Google Duo, Facebook Messenger, JioChat и Mocha. В случае успешной эксплуатации эти уязвимости позволяли передать аудио- и видеоданные с устройства жертвы на девайс атакующего, при этом не требовалось выполнять код.

На сегодняшний день разработчики мессенджеров уже выпустили обновления, устраняющие описанные Силванович бреши. Поэтому эксперт решилась опубликовать информацию о багах в своём блоге.

«Я изучила семь приложений для общения и обнаружила пять уязвимостей, позволяющих звонящему лицу заставить устройство пользователя, принимающего звонок, передать аудио- или видеоданные», — пишет Натали.

«Дальнейшее исследование показало ещё большее поле проблем безопасности, поскольку изученные приложения допускали передачу данных сразу несколькими способами. Большинство выявленных брешей позволяли установить соединение без всякого взаимодействия с жертвой».

Например, с помощью бага в Google Duo можно было спровоцировать утечку видеопакетов (разработчики устранили дыру в декабре 2020 года), а брешь Facebook Messenger позволяла установить голосовое соединение до того, как пользователь поднимет трубку (исправили в ноябре 2020 года).

Похожие проблемы безопасности Силванович обнаружила в мессенджерах JioChat и Mocha. Примечательно, что исследователь пыталась найти эти же уязвимости в Telegram и Viber, однако эти приложения продемонстрировали хороший уровень защищённости.

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