Целью зараженного CCleaner были техгиганты Microsoft, Sony и другие

Целью зараженного CCleaner были техгиганты Microsoft, Sony и другие

Целью зараженного CCleaner были техгиганты Microsoft, Sony и другие

Специалисты Cisco Talos исследовали предоставленную Avast версию утилиты CCleaner, оснащенную вредоносным кодом. Экспертам удалось выяснить, что целью этой атаки было проникновение в ведущие технологические компании.

Вредоносная программа, внедренная в CCleaner, собирает информацию о зараженной машине и отправляет серверу, называемому экспертами Cisco Talos, «C2-сервер». Затем злоумышленники, стоящие за этой атакой, анализируют скомпрометированные компьютеры. После этого хакеры пытаются заразить некоторые из них повторно, но уже другой вредоносной программой.

Более того, эксперты отметили следующую особенность – код, находящийся на сервере C2, выполняет проверку среди зараженных машин на предмет принадлежащих следующим компаниям: Microsoft, Sony, Intel, VMware, Samsung, D-Link, Epson, MSI, Linksys, Singtel.

Вредоносная программа, предназначенная для этих компаний, загружает на зараженные машины бэкдор. По мнению экспертов, злоумышленники охотятся за интеллектуальной собственностью. Также исследователи сделали вывод, что, скорее всего, родина вредоноса – Китай, так как используется часовой пояс Народной Республики. Остальные особенности указывают на группу хакеров Group 72.

«По меньшей мере 20 машин были атакованы повторно бэкдором» - говорят в Talos.

Само собой, эксперты не упоминают названия компаний, но все указывает на то, что это одни из вышеупомянутых техгигантов.

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