Новая фича Google Chrome привязывает cookies к конкретному устройству

Новая фича Google Chrome привязывает cookies к конкретному устройству

Новая фича Google Chrome привязывает cookies к конкретному устройству

Google добавила Chrome новую функциональность, получившую имя Device Bound Session Credentials. Она привязывает cookies к конкретному устройству, что поможет защитить пользователей от кражи «печенек» и, как следствие, перехвата аккаунтов.

Злоумышленники часто охотятся за файлами cookies, поскольку последние позволяют сразу войти в аккаунт, обойдя даже многофакторную аутентификацию (MFA). Для этого, как правило, используются вредоносные программы — стилеры.

Чтобы защитить пользователя от подобных атак, Google придумала фичу Device Bound Session Credentials (DBSC). Её задача — связать с помощью криптографии ваши cookies аутентификации и ваше устройство.

После включения DBSC сам процесс аутентификации будет связан с конкретной парой закрытого и открытого ключей, сгенерированных через чип Trusted Platform Module (TPM) и безопасно хранящихся на компьютере пользователя.

Таким образом, киберпреступники не смогут получить доступ к вашим аккаунтам даже в том случае, если им удастся украсть cookies.

«Сам принцип кражи “печенек“ потеряет всякую ценность, поскольку DBSC привяжет сессии к устройствам пользователей. Мы полагаем, что результатом станет резкое снижение числа подобных атак», — объясняет Кристиан Монсен из Google.

Сейчас нововведение можно попробовать, пройдя в адресной строке в «chrome://flags/» и активировав функцию «enable-bound-session-credentials».

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru