Kaspersky поучаствовала в операции против киберпреступности в Африке

Kaspersky поучаствовала в операции против киберпреступности в Африке

Kaspersky поучаствовала в операции против киберпреступности в Африке

Операция Africa Cyber Surge II: Kaspersky помогла Интерполу выявить скомпрометированную инфраструктуру и задержать 14 человек, подозреваемых в совершении киберпреступлений в Африке. С обнаруженной сетевой инфраструктурой, по словам специалистов, связаны потери на сумму более чем 40 миллионов долларов.

В прошлом году мы рассказывали об Africa Cyber Surge, в ходе которой Интерпол и Африпол провели операцию в рамках борьбы с киберпреступностью. Тогда правоохранители арестовали 11 человек, которых подозревали в мошенничестве и краже $800 тыс. у жителей разных регионов.

В этом году стартовал второй раунд кибероперации — Africa Cyber Surge II. С апреля в течение четырёх месяцев специалисты по кибербезопасности и правоохранители пытались противодействовать цифровым преступлениям в 25 африканских странах.

«Лаборатория Касперского», ставшая одним из партнёров Интерпола в этой операции, предоставила полицейским индикаторы компрометации (IoC), а также данные о командных центрах киберпреступников (C2), фишинговых ссылках и IP-адресах.

Благодаря сотрудничеству с африканскими правоохранительными органами Интерполу удалось расследовать и пресечь киберпреступную деятельность. Результатом операции стало задержание злоумышленников, подозреваемых в вымогательстве, фишинге, взломе корпоративной электронной почты и кибермошенничестве.

Отметит, что Kaspersky передала Интерполу информацию в рамках соглашения о сотрудничестве, подписанного в 2019 году. Помимо содействия в расследовании киберпреступлений, корпорация должна обучать сотрудников правоохранительных органов.

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