На GitHub нашли тысячи cookies аутентификации пользователей Firefox

На GitHub нашли тысячи cookies аутентификации пользователей Firefox

На GitHub нашли тысячи cookies аутентификации пользователей Firefox

В репозиториях GitHub нашли тысячи файлов cookies пользователей браузера Firefox, доступных по запросу. Предположительно, эти скомпрометированные данные можно использовать для перехвата аутентификационных сессий.

Речь идёт о БД cookies.sqlite, которые обычно размещаются в директории профиля Firefox. Эти базы используются для хранения cookies между сессиями браузера.

О доступности этих БД сообщил английский исследователь в области кибербезопасности Эйдан Марлин. Ранее специалист уведомлял об этом представителей GitHub через программу HackerOne, однако ему заявили следующее:

«Открытые учётные данные пользователей находятся за рамками нашей программы по поиску уязвимостей».

Марлин прокомментировал этот ответ так:

«Досадно, что GitHub несерьёзно относится к безопасности и конфиденциальности своих пользователей. Если люди узнают, где именно находятся их файлы cookies, они просто обалдеют».

Марлин также подчеркнул, что промах GitHub заключается в том, что площадка не смогла предотвратить попадание баз данных cookies.sqlite в общий доступ.

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