В версии 2.1.0 добавлены проверки перед выполнением запросов.
- Backend по умолчанию доступен с этого компьютера. Запросы из браузера проверяются по Origin и Host, включая WebSocket. Чужая страница не получает доступ к командам через обычную отправку формы или WebSocket.
- При разрешённом доступе из сети сохраняется короткий список удалённых маршрутов и проверка привязанного устройства. Сетевой WebSocket закрыт. Заголовки X-Forwarded-For не заменяют адрес подключившегося клиента.
- Команды оболочки, скрипты, удаление и принудительное завершение процессов
в старом
/ai/executeтребуют EXECUTE_TOKEN и ограничения частоты. Запуск программы с дополнительными аргументами также требует этот токен. - Тело HTTP-запроса ограничено 32 МиБ, приём — 30 секундами и четырьмя параллельными загрузками. Вложения в чате сохраняют предел 20 МБ суммарно. Проверка соединения остаётся доступна во время загрузок.
- До разбора DOCX проверяется объём распакованных данных и число элементов. Неверный файл возвращает понятный отказ.
Эта граница защищает приложение от чужих сайтов и непривязанных устройств в сети. Другие процессы того же пользователя на компьютере остаются доверенной стороной. Приложение следует запускать с обычными правами пользователя.
Сообщение содержит описание, следующий шаг и код вида SCOTT-API-500
с идентификатором запроса. Сохраните архив во вкладке Логи и приложите
этот идентификатор к обращению. api-errors.log включён в архив; он содержит
тип сбоя и место в коде без тела запроса и значения исключения.
| Код | Что сделать |
|---|---|
| 401/403 | Проверить настройки доступа и открыть ScottAI напрямую |
| 408 | Проверить соединение и отправить запрос снова |
| 413 | Уменьшить вложения |
| 422 | Проверить заполнение полей и формат файла |
| 429/503 | Дождаться завершения текущих операций |
| 500/504 | Сначала проверить историю, затем сохранить логи |
После таймаута действие могло завершиться позднее. Повторная отправка остаётся решением пользователя, автоматического повтора команды нет. Ошибки проверки данных не возвращают введённый API Token. Переключение языка интерфейса переводит описание и подсказку, код остаётся тем же.
Обновлены FastAPI/Starlette, HTTP-библиотеки, чтение PDF и изображений, а также связанные библиотеки с опубликованными исправлениями. Рабочее окружение разработчика не заменяется проверочным окружением. Изменение requirements должно сопровождаться обновлением библиотек в пакете.
Аудит учитывает версии всего дерева установленных зависимостей, отсутствие
пакетов и конфликты ограничений. Наличие только успешных тестов недостаточно
для объявления выпуска безопасным. Отчёт текущего прохода хранится в
reports/release-candidate-2026-10-18/ (локальные отчёты разработки).
Проверку можно повторить из нужного runtime; --auditor-python указывает
отдельный Python с установленным pip-audit. Проверка читает метаданные
пакетов и не импортирует модели:
python tools/audit_dependencies.py --auditor-python C:\path\to\audit-env\Scripts\python.exeКоманда возвращает ненулевой код при уязвимостях, пропущенных пакетах, конфликтах версий или неполном аудите. Замечания без готового исправления также не пропускаются автоматически.
В прежнем дереве Torch 2.9.1 было четыре опубликованных замечания. В 2.1.0 CPU/CUDA-профили переведены на Torch 2.14.1 после проверок Whisper, Silero и Scott Voice с прежними весами и эталоном. Отсутствие замечаний в базе также не гарантирует отсутствие неизвестных ошибок.
CPU- и CUDA-профили Torch 2.14.1 прошли аудит по 95 зависимостей без известных замечаний, пропусков и конфликтов. Отдельное дерево Scott Voice прошло полный аудит 66 зависимостей. Проверка не исключала замечания без исправления. Локальный патч Qwen опубликован с лицензией и контрольной суммой; независимого аудита самого патча не было.
Проверены загрузка прежних весов, синтез Scott Voice и распознавание на RTX 3060. Это не подтверждает работу всех GPU: RTX 3050, AMD и физические Linux-устройства в этом проходе не проверялись. Рабочее окружение разработчика сохранено отдельно; готовая установка пользователя получает новые компоненты через штатную подготовку.
Справочные материалы: обработка ошибок FastAPI, pip-audit, границы безопасности PyTorch.