Пользователи Gmail подверглись странной хакерской атаке

Пользователи Gmail подверглись странной хакерской атаке

...

Пользователи почтового сервиса Google Gmail сообщают о множественных случаях взлома почтовых ящиков и бесконтрольной рассылке спама. Как показало предварительное расследование, спам рассылается по адресам, найденным в книге контактов аккаунта жертвы. Тема сообщений не указывается, а в теле писем приводится лишь ссылка на некую интернет-аптеку в зоне .co.cc (оказавшись на указанном сайте, браузер, предположительно, атакуется набором эксплойтов к свежим уязвимостям). Копии писем сохраняются в папке «Отправленные», иногда их можно обнаружить в «Корзине». Некоторые письма не доходят до адресата и оседают в виде уведомлений о недоставке в папке «Входящие». 



«Лаборатория Касперского» отмечает, что взламываются как действующие аккаунты, так и те, которыми давно перестали пользоваться. Каким именно образом злоумышленники получают доступ к чужим почтовым ящикам, пока не ясно. Увы, надежность пароля и наличие антивируса, а также тип установленных операционной системы и браузера, похоже, никакой роли не играют.

Примечательно, что киберпреступники используют контакты своих жертв только для рассылки спама. Пароли к почтовым ящикам остаются нетронутыми; записи из адресной книги или письма из папок не уничтожаются.

Как много Gmail-аккаунтов подверглись взлому, в «Лаборатории Касперского» не знают. Ну а компания Google, говорят, серьезно думает над проблемой, уклоняясь пока от официальных комментариев.

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