Google: Задержка патчей для Android превращает все уязвимости в 0-day

Google: Задержка патчей для Android превращает все уязвимости в 0-day

Google: Задержка патчей для Android превращает все уязвимости в 0-day

Google опубликовала статистику по эксплуатации уязвимостей за 2022 год. В очередной раз корпорация признала и подчеркнула проблемы операционной системы Android, из-за которых большинство устройств получают патчи с задержкой.

В частности, в отчёте Google отмечается неприятный нюанс: уже известные и устранённые бреши могут функционировать как уязвимости нулевого дня (0-day).

Корень проблемы кроется в особенностях экосистемы Android, которая предполагает наличие некой «пропасти» между вендором (Google) и производителями мобильных устройств.

На деле эта проблема выливается в ощутимую задержку доставки патчей и других важных обновлений ОС конечным пользователям.

Google обращает внимание на тот факт, что киберпреступники могут месяцами использовать уже известные уязвимости в качестве 0-day. И это всё при наличии доступного патча от Google, когда разработчики системы выполнили свою часть работы.

«Эти зазоры между выпуском и доставкой патчей позволяют уже известным багам выступать в роли 0-day, фактически сводя на нет пользу от апдейтов. Единственной защитой пользователя в такой ситуации будет полный отказ от использования девайса. Эти зазоры могут существовать месяцами», — пишет интернет-гигант в отчёте.

В 2022 году так работали многие уязвимости, но стоит особенно выделить CVE-2022-38181. Несмотря на то что о бреши стало известно в июля 2022 года, корректный патч она получила только в апреле 2023-го.

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