CryptoShuffler - самый успешный зловред, похищающий криптовалюту

CryptoShuffler - самый успешный зловред, похищающий криптовалюту

CryptoShuffler - самый успешный зловред, похищающий криптовалюту

Операторы вредоноса, идентифицированного как CryptoShuffler, заработали в биткойнах около 150 000 долларов, используя чрезвычайно простую схему.

Злоумышленники заражают пользователей трояном, который занимается только тем, что отслеживает буфер обмена пользователя и подменяет любую строку, напоминающую адрес биткойн-кошелька, адресом злоумышленника.

В момент, когда пользователь будет осуществлять платеж и скопирует идентификатор кошелька в поле платежа, мошенники получат деньги.

CryptoShuffler уже больше года участвует в атаках, достигших своего пика в конце 2016 года. Лаборатория Касперского обнаружила новую кампанию в июне этого года.

«Описанный зловред является прекрасным примером рационального подхода – схема его работы проста и эффективна: нет доступа к пулам, нет взаимодействия с сетью и нет подозрительной загрузки процессора», - утверждает Сергей Юнаковский, аналитик Лаборатории Касперского.

В биткойн-кошелеке CryptoShuffler в настоящее время находится 23,21 биткойна, что эквивалентно более 150 000 долларов США.

Помимо биткойнов, мошенники также пытались заполучить и другую криптовалюту: Dogecoin, Litecoin, Dash, Ethereum, Monero и Zcash. Их кошелек также содержит приличные суммы и в этих валютах.

Получается, что CryptoShuffler на сегодняшний день является одним из самых успешных семейств вредоносных программ, нацеленных на получение криптовалюты.

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