Новая угроза: USB устройство со встроенным кейлоггером

Новая угроза: USB устройство со встроенным кейлоггером

Исследователь в области информационной безопасности разработал миниатюрный программируемый кейлоггер, который может быть встроен в компьютерную мышь или клавиатуру.

Разработчик и эксперт в области информационной безопасности  Адриан Криншоу создал программируемый кейлоггер “PHUKD” (Programmable HID USB Keystroke Dongle), которое может быть встроено в плату любого USB устройства. Устойство разработано на на базе USB микроконтроллера Teensy.

Заметим, что Криншоу, при создании своего устройства преследовал благие намерения. Он хотел упростить процесс тестирования для экспертов, специализирующихся на проведении тестов вручную.

Однако, создатель обнаружил, что его устройство может быть использовано не только тестерами, но и злоумышленниками. Дело в том, что помимо того, что PHUKD имеет небольшие габариты, может быть запрограммировано на выполнение огромного количества задач, например, активироваться при запуске операционной системы. Причем соответствующие алгоритмы можно написать на  языке С, а микроконтроллер доступен в любом магазине.

На своем сайте, разработчик рассказал как его детище, встроенное в обычную компьютерную USB мышь, может превратиться в инструмент злоумышленника и при нажатии соответствующих клавиш незаметно передавать данные с компьютера на удаленный сервер.

По мнению экспертов, это огромный и одновременно опасный шаг от обычных кейлоггеров, поскольку обнаружить его без соответствующего оборудования будет крайне затруднительным.

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