Rustock уменьшился вдвое

Rustock уменьшился вдвое

 По оценке Microsoft, с момента ликвидации Rustock его глобальная популяция сократилась больше чем на 56%. Эксперты ведут непрерывный мониторинг обезглавленной бот-сети и продолжают кампанию по глобальной очистке зараженных ресурсов в тесном взаимодействии с интернет-провайдерами и региональными специалистами по экстренным ситуациям. Согласно статистике компании, за 3 месяца число резидентных ботов Rustock уменьшилось с 1,6 млн. до немногим более 700 тысяч.



Большие успехи в сокращении поголовья Rustock демонстрируют Украина, Россия, Малайзия и Индия: в этих странах ситуация улучшилась примерно на 70%. При этом в Индии изначально наблюдалось наибольшее количество заражений (IP-адресов), высокими были также показатели России, Турции, США. В настоящее время рейтинг Microsoft по числу Rustock-инфекций по-прежнему возглавляют Индия, США и Турция, а Россия опустилась на пятую позицию, сообщает securelist

В помощь борцам с осиротевшими ботами эксперты собрали в единый документ весь наличный материал по ботнету-спамеру, еще в прошлом году сильно досаждавшему владельцам почтовых ящиков по всему миру. Доклад, озаглавленный «Battling the Rustock Threat», дает представление о семействе Rustock и изменениях в ареале его обитания вплоть до мая.

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