Краденные кредитки продают через YouTube

Google обвинили в потакании торговле краденными личными данными

Воры продают номера краденных карт и другую личную информацию пользователей через видео на YouTube. Такое неожиданное открытие сделали исследователи из некоммерческой организации Digital Citizens Alliance. Как ни странно, но от этих роликов получает прибыль даже Google!

Представители Digital Citizens Alliance утверждают, что Google зарабатывает за счет демонстрации рекламы от Target, MasterCard, Discover, окружающей сомнительные ролики на YouTube. В представленных видео люди предлагают услуги по продаже чужих номеров кредитных карт и другой банковской информации.

Представители группы говорят, что они начнут просвещать компании, рекламирующие свои услуги через Google, о существующей проблеме. Таким образом, организация надеется повлиять на Google и начать борьбу с распространителями краденной личной информации пользователей.

Нет ничего удивительно в том, что в сети ведется торговля краденными данными. Экспертов поражает то, с какой простотой можно найти продавцов и почему правоохранительные органы не занялись ими. YouTube оказался прекрасным источником для наводок на преступные синдикаты.

Сотрудники YouTube, в свобю очередь утверждают, что они удаляют миллионы подобных роликов,из-занарушения политики работы сервиса. Согласно условиям использования видеопортала, нельзя размещать на каналах контент, связанный с нелегальной деятельностью.

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