Вышел Google Chrome 107, устранены три опасные уязвимости

Вышел Google Chrome 107, устранены три опасные уязвимости

Вышел Google Chrome 107, устранены три опасные уязвимости

В новой версии Google Chrome под номером 107 разработчики устранили 14 уязвимостей, среди которых есть опасные. О проблемах в безопасности корпорация узнала от сторонних исследователей, каждый из которых получил своё вознаграждение.

Согласно описанию, трём пропатченным уязвимостям присвоили высокую степень риска, шести — среднюю, а одной досталась самая низкая.

Для успешной эксплуатации злоумышленник сначала должен обманом заставить пользователя открыть специально созданную веб-страницу в уязвимом браузере. В этом случае атакующий сможет выполнить код или вызвать DoS в затронутой системе.

Самая опасная брешь получила идентификатор CVE-2022-3652 — несоответствие используемых типов данных (type confusion) в JavaScript- и WebAssembly-движке V8. По словам Google, сообщивший об этой дыре специалист получил 20 тыс. долларов.

Следующая уязвимость, заслуживающая внимания, — CVE-2022-3653. Она открывает возможность для переполнения буфера в движке Vulkan. Исследователь получил 17 тыс. долларов за соответствующий баг-репорт.

Последняя опасная брешь — CVE-2022-3654. Это use-after-free (некорректное использование динамической памяти) в Layout. С размером вознаграждения за эту дыру Google пока не определилась.

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