Google дважды латала одни и те же дыры в Quick Share из-за обхода патча

Google дважды латала одни и те же дыры в Quick Share из-за обхода патча

Google дважды латала одни и те же дыры в Quick Share из-за обхода патча

Прошлым летом Google закрыла в Windows-версии Quick Share девять уязвимостей; некоторые в связке позволяли удаленно выполнить сторонний код в системе. Созданные патчи оказались неполными, и их пришлось заменить.

Возможность проведения RCE-атаки на Windows через эксплойт Quick Share обнаружили исследователи из Safebreach. Когда они проверили выпущенные заплатки, выяснилось, что пару из них можно с легкостью обойти.

Одна некорректно решенная проблема могла повлечь отказ приложения Google для быстрого обмена файлами (DoS). Другая (CVE-2024-38272) позволяла без согласия юзера Quick Share передать на его компьютер файл, и тот автоматом записывался на диск.

После исправления утилита стала опознавать такие сюрпризы как Unknown File («неизвестные файлы») и удалять их по завершении сессии файлообмена. Как оказалось, этот фикс можно обойти, передав в рамках сессии два разных файла и присвоив содержимому пакетов (пейлоад) один и тот же ID: оба файла попадут в Загрузки, но сотрется потом только один.

 

Обход патча для CVE-2024-38272 был зарегистрирован как уязвимость CVE-2024-10668. Новую проблему Quick Share для Windows устранили в ноябре прошлого года с выпуском сборки 1.0.2002.2.

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