Мошенники создают клоны карт через мобильные приложения, предупреждает ЦБ

Мошенники создают клоны карт через мобильные приложения, предупреждает ЦБ

Мошенники создают клоны карт через мобильные приложения, предупреждает ЦБ

Злоумышленники начали использовать виртуальные образы банковских карт для снятия наличных в банкоматах без необходимости предъявлять физическую карту. О мошеннической схеме предупредил Банк России.

Как сообщили представители регулятора «Интерфаксу», схема атаки выглядит следующим образом: мошенники звонят потенциальной жертве и сообщают, что с ее счета якобы пытаются украсть деньги.

Чтобы предотвратить «кражу», они убеждают установить на смартфон мобильное приложение, выдавая его за программу от Банка России или другой финансовой организации. Во время установки злоумышленники требуют не пользоваться устройством.

Далее мошенники заставляют жертву запустить приложение, приложить карту к телефону и ввести код подтверждения от банка. В этот момент создается цифровой клон карты, который затем загружается на устройство злоумышленников. Используя этот образ, они снимают деньги в банкоматах или совершают покупки.

Банк России напоминает, что не следует устанавливать неизвестные приложения, выполнять действия в банковских сервисах по требованию посторонних и передавать кому-либо свои личные или финансовые данные, независимо от предлога.

Эта схема мошенничества была выявлена еще в 2023 году при атаках на клиентов чешских банков. В ноябре 2024 года, по данным ВТБ и аналитиков «Доктор Веб», она дошла до России.

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