59% аккаунтов в соцсетях подверглись взлому

59% аккаунтов в соцсетях подверглись взлому

Две трети аккаунтов российских пользователей социальных сетей были взломаны хотя бы один раз. Это выяснила международная антивирусная компания ESET в ходе собственного исследования.

59% пользователей теряли доступ к своим учетным записям в результате действий злоумышленников. При этом 21% участников опроса сообщили, что их аккаунты взламывались неоднократно, а 38% побывали в роли жертв интернет-мошенников только однажды.

40% респондентов пока везло – их учетные записи не пострадали от действий взломщиков. Как пояснили в комментариях некоторые участники опроса, этому способствуют сложные пароли, а также антивирусное ПО, распознающее фишинговые ресурсы, и полезная привычка игнорировать подозрительные ссылки.

Незначительная доля респондентов – около 1% – признались, что не знают, похищались ли их логины и пароли от социальных сетей и по каким признакам можно определить взлом.

Распространенной причиной «угона» аккаунтов является небрежное отношение пользователей к собственным учетным записям. В ходе опроса выяснилось, что только 14% респондентов регулярно меняют пароли от профайлов в социальных сетях. 60% респондентов делают это от случая к случаю, а больше четверти (26%) вообще не считают замену паролей необходимой мерой предосторожности.

Однако пользователи постепенно учатся продумывать свою защиту в соцсетях. По сравнению с опросом ESET Russia 2013 года, количество респондентов, профайлы которых ни разу не подвергались взлому, постепенно возрастает: 32% в 2013 году и 40% – в 2015. Некоторые пользователи просто стали проявлять больше интереса к безопасности: в 2013 году 8% опрошенных не знали, были ли скомпрометированы их персональные данные.

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