Клиенты МТС-банка считают, что стали жертвами кражи денег

Клиенты МТС-банка считают, что стали жертвами кражи денег

Клиенты МТС-банка считают, что стали жертвами кражи денег

Серия атак киберпреступников на этот поразила клиентов МТС-банка. Как сообщили пострадавшие, мошенники смогли вывести деньги с их счетов. Сама кредитная организация и Роспотребнадзор уже проверяют эту информацию; представители МТС-банка при этом заявили, что кражи не было.

Клиенты банка забили тревогу в социальных сетях, официальных группах организации и на форуме Banki.ru. В «ВК» даже создали специальную группу, в которую вступили уже 30 человек, пострадавших от мошеннических действий.

В беседе с РБК представители МТС-банка уточнили, что лично к ним обратились по данному вопросу всего несколько человек. Именно их заявления дали толчок проверке.

Помимо этого, представляющее банк лицо назвало информацию о краже «не соответствующей действительности».

Как выяснили сотрудники РБК, опросив ряд клиентов МТС-банка, несанкционированные списания денег наблюдались с конца марта и по начало июня. Большая часть пострадавших счетов были привязаны к кредитным картам.

Опираясь на слова 11 опрошенных клиентов, издание подсчитало общую сумму убытков граждан — более 1,8 млн рублей.

Мошенники при этом использовали давно известную схему: блокировали телефонный номер клиента, а позже с помощью оператора связи меняли его на свой номер. После этого у них открывался доступ к счёту и деньгам пользователей.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru