В мессенджере Zangi нашлась критическая уязвимость

В мессенджере Zangi нашлась критическая уязвимость

В мессенджере Zangi нашлась критическая уязвимость

Уязвимость в мессенджере Zangi, которую обнаружили эксперты UserGate, позволяет расшифровать сообщения в групповых чатах, а также групповые и личные звонки.

Мессенджер Zangi позиционирует себя как безопасная альтернатива Telegram. Количество скачиваний приложения превысило 10 млн только в Google Play.

Zangi представлен и в других магазинах приложений, в том числе Apple App Store, а также фирменных магазинах ряда производителей устройств на базе AOSP и Android.

Помимо уведомления разработчика, эксперты UserGate внесли данные об уязвимости в базу данных БДУ ФСТЭК России. Использование Zangi специалисты UserGate также не рекомендуют до устранения уязвимости и выпуска соответствующего патча.

Профиль приложения Zangi добавлен в обновление UserGate NGFW. Для защиты необходимо активировать его блокировку. 

«Любой мессенджер – это потенциальный канал утечки чувствительной информации из корпоративной сети, поэтому мы включаем данный вид ПО в список детектирования наших защитных решений, чтобы у системного администратора или представителя службы информационной безопасности была возможность его оперативно заблокировать, активировав необходимые настройки UserGate NGFW», – комментирует Дмитрий Кузеванов, CISO, руководитель центра мониторинга и реагирования UserGate.

«В процессе исследования приложения Zangi наши эксперты обнаружили критическую уязвимость, которая позволяет расшифровать сообщения в групповых чатах, групповые и личные звонки, и таким образом сделать его использование небезопасным. Мы неоднократно обращались к разработчику и отправляли ему результаты нашего исследования, но ответной реакции не получили».

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