Nvidia объявила о критических уязвимостях в драйверах и управляющем ПО

Nvidia объявила о критических уязвимостях в драйверах и управляющем ПО

Nvidia объявила о критических уязвимостях в драйверах и управляющем ПО

Nvidia заявила, что эксперты выявили 8 уязвимостей в драйверах и управляющем ПО видеокарт RTX, Quadro, NVS, Tesla и GeForce. Все они имеют высокую степень риска – от 7 до 8 баллов по CVSS. Вендор настоятельно рекомендует обновить драйверы и ПО.

Как отмечается в бюллетене безопасности Nvidia, 6 из 8 обнаруженных уязвимостей касаются драйверов дисплея (CVE20240126, CVE20240117, CVE20240118, CVE20240119, CVE20240120, CVE20240121), две – ПО Nvidia VGPU (CVE20240127 и CVE20240128).

Все они позволяют потенциальным злоумышленникам повышать привилегии, запускать произвольный код и получать доступ к локальным данным. Описанные уязвимости касаются ПО и драйверов как для Windows, так и для Linux.

Вместе с тем, как отмечают авторы издания PC World Лора Пиппиг и Джоэль Ли,  вендор прямо не сообщил, имеется ли в «дикой природе» эксплойт, который позволил бы эксплуатировать данные уязвимости.

Однако они обращают внимание на то, что проблема касается всех видеокарт — как игровых, так и профессиональных, так что проблема, скорее всего, является масштабной.

Nvidia заявила об устранении данных проблем. Вендор рекомендует в кратчайшие сроки обновить драйверы Nvidia GeForce с версией 566.03 для Windows версии 565.57.01, 550.127.05 и 535.216.01 для Linux. Драйверы Nvidia RTX, Quadro и NVS нужно обновить соответственно до 566.03, 553.24 и 538.95.

Драйверы можно обновить и через Nvidia App и GeForce Experience, а также с помощью инструмента ручного поиска на официальном сайте вендора. Кроме того, драйверы можно загрузить через механизмы обновления системы как для Linux, так и для Windows.

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