Бывший технический специалист Нью-Йоркского банка признал свою вину в краже персональных данных и 1 миллиона долларов

Бывший технический специалист Нью-Йоркского банка признал свою вину в краже персональных данных и 1 миллиона долларов

По информации аналитического центра InfoWatch, специалист по техническому обслуживанию компьютеров Нью-Йоркского банка, проходя 3-месячную стажировку в банке, слил около 2000 записей персональных данных. В последующие несколько лет он использовал эти данные для открытия фиктивных счетов, посредством которых совершил кражу $1 миллиона со счетов организаций, занимающихся благотворительностью.

Как сообщила окружная прокуратура Манхеттена в четверг, Адени Адееми признал свою вину в мошенническом использовании корпоративных компьютерных ресурсов и в ряде других предъявленных обвинений. Это преступление предусматривает наказание в виде лишения свободы сроком на 25 лет.

По заявлению стороны обвинения, при вынесении приговора 21 июля обвиняемого, скорее всего, ждет наказание в виде лишения свободы сроком от 5 до 15 лет и штраф в размере $468,000.

По словам стороны обвинения, Адееми использовал персональные данные для того, чтобы открыть накопительный счет в банке, на который он переводил украденные деньги со счетов благотворительных организаций, банковская информация которых находится в открытом доступе, для упрощения процесса перевода пожертвований.

По мнению ведущего аналитика InfoWatch Николая Федотова, «один человек (даже бывший банковский служащий) не в состоянии проводить произвольные транзакции между счетами клиентов. Банки - продукт долгой социальной эволюции. Они устроены так, что даже сговора всех служащих одного банка не всегда будет достаточно для проведения мошенничества.

На самом деле, речь вовсе не идёт о несанкционированных банковских операциях. Все переводы, насколько я могу судить, были надлежащим образом авторизованы. Дело идёт о некоем неупоминаемом способе мошенничества вокруг благотворительных фондов. Этих фондов в США - на каждом углу. Мошенничеств с ними придумано много видов. Но чтобы их производить, злоумышленникам требуются подставные счета в банках.

Платежи наличными там давно запретили ради борьбы с тем же мошенничеством. А для их открытия требуются персональные данные граждан и немножко ловкости рук.

Вот один из таких поставщиков персданных для криминального мира и попался правоохранительным органам. Как правило, у мошенников узкая специализация. Например, он умеет только открывать фиктивные счета, которые затем продаёт другим преступникам.

В России мошенничества вокруг благотворительных фондов тоже есть, но они не слишком похожи на американские. Сказывается большое количественное отличие (число фондов и средств в них), переходящее в качество.

И подставные банковские счета в России - не слишком ходовой товар. В первую очередь, из-за того, что ими невозможно пользоваться удалённо; банки привыкли требовать личной явки с паспортом. Это исключает многие виды мошенничества, распространённые на Западе».

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