В 2009 г. будут «править» банковские трояны и лже-антивирусы

В 2009 г. будут «править» банковские трояны и лже-антивирусы

Эксперты PandaLabs прогнозируют постоянный рост количества вредоносного ПО в обращении (вирусы, черви, трояны и т.д.) в 2009 г. Так, за период с января по август 2008 г. лаборатория Panda Security обнаружила такое же количество новых видов вредоносного ПО, что за предшествующие 17 лет вместе взятые. В 2009 г. эта тенденция будет сохраняться или даже прогрессировать.

Согласно прогнозам PandaLabs, банковские трояны и фальшивые антивирусы в 2009 г. станут доминирующими типами вредоносных кодов. Банковские трояны предназначены для кражи логинов и паролей к банковским сервисам, номеров счетов и др., а фальшивые антивирусы стараются выдать себя за реальные средства безопасности, стремясь убедить атакуемых пользователей в том, что их компьютеры заражены вредоносными кодами. Затем жертвам атаки предлагается приобрести предлагаемый антивирус, чтобы избавиться от фиктивных инфекций.

Что касается методов распространения вредоносного ПО, то PandaLabs прогнозирует расширение использования социальных сетей. Речь идет не только о червях, распространяющихся от одного пользователя к другому, но и о других вредоносных программах, разработанных для выполнения гораздо более опасных действий, таких как кража конфиденциальной информации.

Также будет продолжать расти распространение вредоносного ПО через SQL-инъекции. В этом случае пользователи заражаются вредоносными кодами при посещении конкретных веб-страниц, о чем даже не подозревают. Чтобы этого добиться киберпреступники эксплуатируют уязвимости серверов, используемых для хостинга таких страниц.

По данным PandaLabs, популярной в 2009 г. станет техника использования заказных упаковщиков. Эти инструменты используются для того, чтобы добиться сжатия вредоносных кодов, что затрудняет процесс их обнаружения.

Кроме того, в 2009 г. ожидается возрождение классических вредоносных кодов, таких как вирусы. Использование все более изощренных технологий обнаружения, которые способны обнаруживать даже низкоуровневые атаки, заставляет киберпреступников возвращаться к старым кодам, но уже адаптированным к новым потребностям.

Также прогнозируется значительное увеличение количества вредоносного ПО, нацеленного на новые платформы, такие как Mac OS Leopard X, Linux или iPhone. Однако такие новые коды никогда не будут столь многочисленными, как аналогичные для систем Windows, считают эксперты PandaLabs. «В 2009 году будет расти количество видов вредоносного ПО, разработанных для платформ Mac или Linux, хотя они все равно будут представлять собой очень невысокий процент в сравнении с общим количеством угроз», - отметил Луис Корронс (Luis Corrons), технический директор PandaLabs.

В течение последних месяцев 2008 г. PandaLabs проводила исследование, наглядно демонстрирующее связь финансового кризиса и стратегий вредоносного ПО. Лаборатория обнаружила, что за каждым падением на рынке ценных бумаг следует всплеск численности вредоносных кодов, находящихся в обращении. Подобным образом рост безработицы выливается в бум в области ложных предложений о работе, цель которых - привлечь денежные активы.

Согласно прогнозам PandaLabs, эта ситуация повторится в 2009 г. Количество ложных предложений о работе будет продолжать расти, пока растет безработица. «В 2009 году количество вредоносного ПО продолжит расти. Сами вредоносные коды будут становиться более изощренными и сложно обнаруживаемыми. Также ожидается увеличения числа атак с использованием мировой паутины и атак, связанных с социальными сетями, которые дают шанс инфицировать жертву незаметно», - заключил Корронс.

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