В десктопном Google Chrome устранили восемь опасных уязвимостей

В десктопном Google Chrome устранили восемь опасных уязвимостей

В десктопном Google Chrome устранили восемь опасных уязвимостей

Вышла новая сборка Google Chrome для Windows, macOS и Linux — 88.0.4324.182. Обновление содержит патчи для десяти уязвимостей; степень опасности восьми из них оценена как высокая.

Наиболее серьезные из новых проблем позволяют выполнить вредоносный код в контексте браузера. Эксплуатация во всех случаях возможна, если пользователь совершит переход на специально созданную страницу.

Девять новых проблем в Chrome выявили сторонние исследователи. Самых высоких наград пока удостоены три из них:

  • CVE-2021-21149 — переполнение буфера в стеке в API-интерфейсе Data Transfer; $20 тыс.;
  • CVE-2021-21150 — использование освобожденной памяти в Downloads API; $20 тыс.;
  • CVE-2021-21151 — использование освобожденной памяти в сервисе Google Payments; $15 тыс.

Ниже оценены CVE-2021-21152 (переполнение буфера в куче при работе с мультимедийным контентом) и CVE-2021-21153 (переполнение буфера в стеке при включенном процессе GPU) — в $5 тыс. и $1 тыс. соответственно.

Размер выплат за остальные четыре находки пока не определен. Это три ошибки переполнения буфера в системе организации вкладок и движке V8, а также возможность использования освобожденной памяти в механизме Web Sockets.

Данных о злонамеренном использовании какой-либо из новых брешей на настоящий момент нет. Их подробности пока не разглашаются, чтобы обновление успели получить как можно больше пользователей.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru