Персональные данные 30 млн клиентов Гемотеста могли утечь в Сеть

Персональные данные 30 млн клиентов Гемотеста могли утечь в Сеть

Персональные данные 30 млн клиентов Гемотеста могли утечь в Сеть

Компания «Гемотест», работающая в сфере оказания медицинских услуг, инициировала внутреннее расследование после того, как в Сети появилась информация об утечке персональных данных. Согласно сообщениям, киберинцидент мог затронуть 30 миллионов клиентов.

По результатам расследования, если информация об утечке подтвердится, «Гемотест» планирует обратиться в правоохранительные органы. Об этом в беседе с РБК сообщил Иван Осипов, отвечающий за информационную безопасность компании. Также Осипов подчеркнул, что компания усилила меры защиты конфиденциальной информации и персональных данных.

В Telegram-канале «Утечки информации» также пишут о растущем числе объявлений на форумах киберпреступной тематики. Злоумышленники продают доступ к серверу базы данных лаборатории «Гемотест».

По словам разместивших объявления пользователей, они согласны на «безопасную сделку» через гаранта, а это может значить, что доступ к якобы скомпрометированным сведениям до сих пор не закрыт.

 

На хакерском форуме утверждается, что в слитой БД содержатся 554 миллионов заказов, полные имена, даты рождения, составы заказов клиентов и т. п.

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