В Рунете появился новый SMS flooder

В Рунете появился новый SMS flooder

Болгарский блогер и исследователь Данчо Данчев обнаружил в интернете русскоязычную рекламу нового инструмента для проведения flood-атак по SMS-каналам. Приложение выполнено по типу конструктора (DIY, do-it-yourself - "сделай сам") и использует общедоступные российские службы отправки текстовых сообщений.

Судя по рекламному описанию, данный продукт способен атаковать большое число абонентских номеров и поддерживает 23 публичных SMS-сервиса, размещенных преимущественно в российском секторе интернета. Эти сервисы не требуют регистрации и не лимитируют количество исходящих сообщений. Управлять таким SMS flooder'ом можно c помощью ICQ-бота. Оплату продавцы просят производить через WebMoney в долларовом эквиваленте, сообщает securelist.com.

Данчев отмечает, что находки такого рода – не редкость. Приложения-конструкторы, способные «зафлудить» любой телефонный номер, пользуются большим спросом на черном рынке, этот сегмент растет быстрыми темпами и все больше профессионализируется. Исследователь полагает, что подобные продукты и сервисы стали множиться в связи с освоением банками такой меры безопасности, как рассылка SMS-уведомлений о движении средств на клиентских счетах. Направив SMS flood на номер жертвы, мошенники получают дополнительный шанс беспрепятственно выкачать деньги с ее счета: сообщение банка о несанкционированной транзакции просто потеряется в потоке текстового мусора.

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