ИИ помог полиции пресечь деятельность телефонных мошенников

ИИ помог полиции пресечь деятельность телефонных мошенников

ИИ помог полиции пресечь деятельность телефонных мошенников

Сотрудники Бюро специальных технических мероприятий (БСТМ) МВД России совместно с сотрудниками ГУ МВД России по Ростовской области выявили и пресекли деятельность телефонных мошенников на территории региона.

Раннее судимый житель по указанию организаторов преступной схемы арендовал квартиру в Ростове-на-Дону. Там он разместил два сим-бокса с большим количеством сим-карт.

С помощью данного комплекса злоумышленники обзванивали жителей области и выведывали их персональные данные, что позволяло перехватывать доступ к порталу Госуслуг и банковским приложениям.

В целях конспирации фигурант ежедневно менял сим-карты. Также он регулярно переезжал на новые адреса. Однако сотрудники БСТМ с помощью инструментов, использующих нейросети и искусственный интеллект, выявили местонахождение злоумышленника. Он был задержан сотрудниками ГУ МВД России по Ростовской области.

Как сообщила официальный представитель МВД России Ирина Волк в официальном телеграм-канале, на квартире злоумышленника было обнаружено два сим-бокса на 128 сим-карт каждый, 2500 сим-карт различных операторов сотовой связи, антенно-фидерное оборудование и другие предметы, значимые для следственных мероприятий. С их помощью, по данным следствия, злоумышленники совершили около 15 тысяч звонков.

Возбуждено уголовное дело по признакам преступления, предусмотренного пунктом «г» части третьей статьи 158 УК РФ. Предварительное расследование продолжается.

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