Киберпреступники похитили 2,4 миллиона карт клиентов сети Schnuck Markets

Киберпреступники похитили 2,4 миллиона карт клиентов сети Schnuck Markets

 Киберпреступники похитили 2,4 миллиона номеров кредитных и платежных карт клиентов сети магазинов Schnuck Markets (Сент-Луис, США). Представители Schnuck Markets сообщили, что в результате целой серии кибератак неизвестным злоумышленникам (в период с декабря 2012 года по 29 марта 2013 года) удалось получить доступ к номерам, и датам истечения срока действия кредитных и платежных карт клиентов 70 из 100 торговых точек Schnuck Markets. При этом отмечается, что злоумышленникам не удалось получить доступ к персональным данным держателей карт.

Каким образом киберпреступникам удалось проникнуть в информационные сети Schnuck Markets не уточняется. Известно лишь, что для этого они использовали вредоносную программу.

Руководство Schnuck Markets обратилось в банки – эмитенты украденных карт, сообщив им об инциденте. Расследованием данного инцидента занимается ФБР совместно с секретной службой министерства Финансов США. Клиентов Schnuck Markets, пострадавших в результате инцидента, предупреждают о том, что киберпреступники могут попытаться выведать у них персональные данные (номер социального страхования и т.д.), обратившись к ним под видом сотрудников правоохранительных органов, занимающихся расследованием кражи. 

Руководство Schnuck Markets принесло официальные извинения пострадавшим, заверив, что подобное более не повторится. Schnuck Markets надеется, что принимаемые меры помогут компании вернуть доверие клиентов.

Подпишитесь на новости

PT Application Firewall получил защиту от атак на LLM

Корпоративному ИИ-ассистенту доверили документы, клиентские данные и доступ к системам. Теперь осталось проследить, чтобы командовать им не начал первый встречный. Positive Technologies разработала LLM Firewall — модуль защиты ИИ-сервисов в составе PT Application Firewall.

По словам компании, он проверяет запросы к языковым моделям и их ответы: ищет попытки обойти ограничения, вытащить системные инструкции, раскрыть конфиденциальную информацию или использовать возможности агента в интересах атакующего.

Одна из целей — противодействие инъекциям в промпт. Вредоносную инструкцию можно отправить боту напрямую или спрятать в документе, который тот обрабатывает. Внешне это обычный текст, а по замыслу — попытка назначить нейросети нового начальника.

Подозрительные обращения модуль позволяет блокировать либо фиксировать для последующего разбора. Отдельно заявлено обнаружение персональных данных, паролей, ключей доступа, а также токсичного и запрещённого контента.

Проверка работает в обе стороны: контролируется и то, что отправляют модели, и то, что она выдаёт пользователю. Секреты могут утечь не только из-за хитрого атакующего, но и благодаря очень старательному сотруднику.

LLM Firewall уже интегрирован в PT AF Cloud. Он подключается к обмену между приложением и моделью через API, совместимый с OpenAI Chat Completions и Responses. Отдельная консоль управления не требуется. В PT AF PRO для развёртывания внутри инфраструктуры заказчика модуль обещают добавить позднее.

Для разных ИИ-сервисов можно задавать свои политики, выбирать мониторинг или блокировку, отдельно настраивать проверку запросов и ответов. События поступают в PT AF для анализа и расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru