Обнаружен фальшивый Facebook - PandaLabs сообщает

Обнаружен фальшивый Facebook

PandaLabs  обнаружила фальшивую страницу Facebook, предназначенную для кражи паролей у пользователей социальной сети. Содержимое и URL этой веб-страницы идентичны контенту страницы реального сервиса, поэтому очень легко убедить пользователя ввести свое имя и пароль.

После введения пароля страница выдает ошибку, которая должна
насторожить и предупредить пользователя о том, что он находится на
вредоносном сайте. По ссылке можно посмотреть изображение такой ошибки:

http://www.flickr.com/photos/panda_security/tags/fakefacebook/ 

Любые данные, введенные на этой странице, попадут в руки хакеров.

“Данная мошенническая URL, вероятно, распространяется в электронных сообщениях с помощью технологии BlackHat SEO. В любом случае, как только данные пользователя попадают в руки кибер-преступников, последние могут предпринять любое действие с аккаунта пользователя, включая публикацию спама, комментариев с вредоносными ссылками, рассылку сообщений по контакт-листу и др.” – объясняет Луис Корронс, Технический директор PandaLabs.

Чтобы не стать жертвой мошенников, PandaLabs рекомендует:

- Не отвечайте и не переходите по ссылкам, включенным в нежелательную почту.

- Внимательно проверьте, является ли URL, где Вы вводите свои данные, действительно страницей Facebook (www.facebook.com), поскольку фальшивые веб-сайты часто имеют похожие адреса с одной лишь неправильной буквой.

- Если Вы уже ввели свои данные на одной из таких страниц, быстро зайдите на свой аккаунт и смените пароль, чтобы предотвратить доступ к нему.

- Если Вы не можете войти на свой аккаунт, Facebook предлагает сервисы, которые позволят Вам заявить о том, что данный аккаунт принадлежит именно Вам.

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