"Яндекс" атаковали турецкие хакеры

"Яндекс" атаковали турецкие хакеры

Специалисты компании "Яндекс" проанализировали DDoS-атаки, которым подвергся поисковик в конце 2009 года. Выяснилось, что большинство из них совершено из Турции. Количество атак в компании считать уже перестали. "В день происходит несколько десятков атак, считать их нецелесообразно", — говорит начальник службы информационной безопасности "Яндекса" Александр Куприянов. При анализе нападений учитывались данные, собранные с firewall, подсчитывался трафик и количество хостов, участвовавших в атаке. На втором месте в рейтинге находится Бразилия, США – на пятом, Россия – на шестом, а на седьмом – Вьетнам.

"Для нас это выглядит парадоксально. Турция – благополучная развитая страна, невостребованных специалистов там немного и правовая ситуация, доменная политика продуманны. Развитие вредоносного контента идет в развивающихся странах", — недоумевает начальник отдела интернет-решений "Лаборатории Касперского" Андрей Ярных. По его словам, свобода действий киберпреступников зависит от того, насколько легко и анонимно они могут зарегистрировать домен. "Так было в Китае. Но, насколько я знаю, в Китае ужесточается контроль, и в Россию, и отчасти в Турцию идет отток спамеров и вредоносного контента", — отмечает он.

В комитете по вопросам информационной безопасности Ассоциации предприятий компьютерной и информационной безопасности считают, что к DDoS-атакам на "Яндекс" из Турции могут быть причастны другие игроки рынка поисковых технологий. "Возможно, что кто-то из конкурентов "Яндекса" заинтересовался состоянием поисковика, его устойчивостью", — не исключают в ассоциации.

 Источник

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