46-летний продавец украл $40 тыс. взломав автоматы сети Subway

Продавец касс самообслуживания взломал Subway через LogMeIn

Владелец компании, которая продает кассы для самообслуживания, признался, что взломал системы транзакций в сети фастфудов Subway. Грамотно используя махинации с подарочными сертификатами взломщик и его сообщник сумели заработать свыше $40 тыс.

Глава фирмы получал доступ к point-of-sale системам ресторанов, чтобы добавить стоимость подарочных сертификатов. Согласно федеральным властям Массачусетса, 46-летний Шанин Абдоллахи (Shahin Abdollahi) из Калифорнии признал себя виновным. Бизнесмен сказал, что занимался взломом компьютеров и сетевым мошенничеством.

Между 2005 и 2008 годам Абдолахи работал с отделениями Subway в Южной Калифорнии. Со временем он основал компанию POS Doctor. Данная фирма продавала и устанавливала point-of-sale системы в ресторанах сети по всей территории США. В 2011 основатель POS Doctor и его сообщник 37-летний Джеффри Уилкинсон (Jeffrey Wilkinson) начали взламывать системы ресторанной сети и заработали около $40 тыс. на подарочных сертификатах.

Некоторые поддельные карты использовались для покупок в Subway, но Абдолахи и Уилкинсон также продавали их через Craigslist и eBay. По словам мошенников, они получили доступ к системам 13 ресторанов Subway .Судебные документы указывают на то, что сообщники применяли удаленное десктоп-приложение LogMeIn для взлома.

Целями мошенников были заведения в Вайоминге, Массачусетсе и Калифорнии.

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