Приглашения LinkedIn снабжены фишинговыми ссылками

Приглашения LinkedIn снабжены фишинговыми ссылками

Сеть профессиональных контактов LinkedIn вновь стала частью мошеннической операции. На сей раз, злоумышленники отправляют пользователей на ресурс, где размещены различные наборы эксплойт-кодов.

Спамеры, взяв за основу легитимное пригласительное сообщение, устроили массовую рассылку  от имени пользователей сети LinkedIn. Однако вместо ссылки на ресурс они указали свой источник - salesforceappi[.]com. Стоит заметить, что ресурс salesforceapi.com (с одной буквой р) принадлежит Salesforce, компании, специализирующейся на разработке CRM-систем.

Согласно данным экспертов в области безопасности компании M86, на поддельной странице размещены различные наборы эксплойтов, посредством которых на компьютер жертвы попадают вредоносные программы. Обычно эти эксплойты нацелены на уязвимости в популярном программном обеспечении, таком как Java, Adobe Reader, Flash Player, а также самой операционной системы. Такие атаки являются достаточно эффективными, поскольку они проходят незаметно для пользователя.

Однако, как отмечают исследователи, мошенники не учли один момент, по которому можно однозначно определить подлинность сообщения. Дело в том, что имя персоны в теме письма расходится с тем, что указано в самом сообщении. Поэтому пользователям рекомендуется быть более осмотрительными при получении таких приглашений.

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