Закрыта российская хакерская сеть Proxiez-Net

Закрыта российская хакерская сеть Proxiez-Net

Финская антивирусная компания F-Secure сообщает о закрытии популярной среди хакеров российской сети Proxiez-Net. При помощи ресурсов этой сети хакеры часто совершали атаки на банковские системы, занимались торговлей краденными данными и совершали прочую незаконную деятельность. Ранее операторы сети Proxiez-Net утверждали, что гарантируют своим пользователям беспрерывную работу сети.



По словам главного технического специалиста F-Secure Мико Хиппонена, факт закрытия российской хакерской сети - это положительная новость, однако отрицательный момент заключается в том, что практически все крупные пользователи Proxiez-Net уже заместили отсутствие этой сети другими хакерскими сетями. Те же, кто еще не переключился на другие сети, сделают это в ближайшие дни или недели, прогнозирует он.

"Прежде Proxiez-Net была замечена в различного рода незаконных деяниях. У нас есть сведения, указывающие на связь Proxiez-Net с бот-сетью Zeus, также созданной российскими хакерами. Proxiez-Net активно занималась продажей краденными реквизитами системы PayPal, банковскими данными западных пользователей и техническими данными продавцов интернет-аукциона eBay", - говорит Хиппонен.

Также Proxiez-Net активно применялась для приема данных от различного рода кейлоггеров и шпионского программного обеспечения.

"Закрытие сети - это позитивный ход в борьбе за порядок в интернет-пространстве", - говорит Патрик Фитцжеральд, менеджер по информационной безопасности компании Symantec.

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