В Google Chrome добавили привязанное к софту шифрование для защиты данных

В Google Chrome добавили привязанное к софту шифрование для защиты данных

В Google Chrome добавили привязанное к софту шифрование для защиты данных

Разработчики Google Chrome добавили привязанное к приложению шифрование (App-Bound Encryption), чтобы лучше защитить файлы cookies в системах Windows и обезопасить пользователей от вредоносов-инфостилеров.

Как пояснил в блоге Уилл Харрис, один из разработчиков Chrome, браузер на данный момент использует самые передовые возможности каждой операционной системы для защиты паролей, cookies и других конфиденциальных данных.

Харрис отмечает связку ключей (Keychain) в macOS, kwallet или gnome-libsecret в Linux, а также Data Protection API (DPAPI) в Windows.

Функциональность DPAPI, несмотря на надёжную защиту информации от других пользователей, не сможет уберечь пользователя от атак, нацеленных на выполнение вредоносного кода в системе.

«В Chrome 127 мы добавили новый защитный слой для Windows-версии браузера. Возможности DPAPI теперь будут дополняться привязанным к приложению шифрованием», — объясняет Харрис.

«Chrome отныне может шифровать данные, связанные с идентификатором конкретного приложения, как это работает у Keychain в macOS. Такой подход запретит софту, работающему в ОС от имени пользователя, получать доступ к конфиденциальной информации».

Новый механизм использует службу, работающую с правами SYSTEM, что помогает отследить идентификатор приложения, которое запрашивает доступ. Эта служба также кодирует ID программы, чтобы именно она могла расшифровать необходимую информацию.

Если к данным попытается получить доступ другое приложение, это приведёт к сбою в его работе. В этом случае условным атакующим также придётся сначала обзавестись правами SYSTEM, чтобы внедрить в код в Chrome.

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