Mozilla устранила в Firefox и Thunderbird две 0-day, выявленные на Pwn2Own

Mozilla устранила в Firefox и Thunderbird две 0-day, выявленные на Pwn2Own

Mozilla устранила в Firefox и Thunderbird две 0-day, выявленные на Pwn2Own

Mozilla выпустила важные обновления для ряда продуктов, в которых разработчики устранили уязвимости нулевого дня (0-day). Речь идёт о проблемах в безопасности, которые исследователи выявили в ходе соревнования для хакеров — Pwn2Own 2022, прошедшем в Ванкувере.

Две критические бреши в случае их эксплуатации могут позволить злоумышленнику выполнить JavaScript-код на мобильных и десктопных устройствах, если потенциальная жертва использует уязвимые версии Firefox, Firefox ESR, Firefox для Android и Thunderbird.

По словам разработчиков, выявленные баги устранены в версиях Firefox 100.0.2, Firefox ESR 91.9.1, Firefox для Android 100.3 и Thunderbird 91.9.1.

Мэнфред Пол (@_manfp), один из исследователей, получил $100 000 за демонстрацию работы эксплойта, задействующего баги некорректной проверки ввода. Эксперт нашёл проблемы в безопасности в первый день Pwn2Own.

Одна из уязвимостей получила идентификатор CVE-2022-1802. В случае её использования киберпреступник может выполнить код JavaScript в контексте привилегированного приложения. Ещё одна брешь — CVE-2022-1529 — позволяет использовать некорректную проверку ввода в Java-объекте.

«Условный атакующий может отправить родительскому процессу сообщение, содержимое которого используется для двойного индексирования объекта JavaScript. В этом случае для злоумышленника открывается возможность выполнения кода JavaScript в контексте родительского процесса», — объясняет Mozilla.

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