Хакер из Томска планировал кибератаки на российские платежные системы

Хакер из Томска планировал кибератаки на российские платежные системы

Хакер из Томска планировал кибератаки на российские платежные системы

УФСБ по Томской области возбуждено уголовное дело в отношении хакера, планировавшего совершить кибератаки на российские электронные платежные системы.

Как сообщили НИА Томск в пресс-службе ведомства, 21-летний хакер из ЗАТО Северск с использованием вредоносного программного обеспечения в феврале похитил парольно-кодовую информацию в отношении более 1000 пользователей сети Интернет. В дальнейшем хакер в корыстных целях планировал взломать ряд российских электронных платежных систем, что могло нанести государству значительный экономический ущерб. Благодаря действиям сотрудников ФСБ реализовать свой преступный замысел не смог, пишет niatomsk.ru.

Следственным подразделением УФСБ России по Томской области в отношении злоумышленника возбуждено уголовное дело по ч. 1 ст. 273 УК РФ «Создание, распространение или использование компьютерных программ либо иной компьютерной информации, заведомо предназначенных для несанкционированного уничтожения, блокирования, модификации, копирования компьютерной информации или нейтрализации средств защиты компьютерной информации».

Санкция статьи предусматривает наказание в виде лишения свободы на срок до четырех лет.

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