Лидер похитившей более 1 млрд евро группировки Cobalt пойман в Испании

Лидер похитившей более 1 млрд евро группировки Cobalt пойман в Испании

Лидер похитившей более 1 млрд евро группировки Cobalt пойман в Испании

На протяжении последних пяти лет киберпреступные группы Carbanak и Cobalt атаковали банки по всему миру, злоумышленникам удалось похитить более 1 миллиарда евро. Теперь же, благодаря скоординированным действиям международных правоохранителей, глава этих преступных групп был пойман в Испании.

По данным Европола, киберпреступники атаковали сети банкоматов с конца 2013 года в рамках вредоносных кампаний, известных как Anunak и Carbanak. Вредоносная программа, используемая в этих атаках, был нацелена на сотрудников банков, которых атаковали целевым фишингом (spear phishing).

В итоге успешной атаки злоумышленники могли заставлять банкоматы «выплевывать» деньги в заранее определенное время, переводить средства на счета киберпреступников и изменять банковские базы данных.

«Криминальная прибыль также была отмыта с помощью криптовалют посредством предоплаченных карт», — пишет в своем заявлении Европол.

В расследовании участвовали ФБР, Европейская банковская федерация и власти Испании, Румынии, Беларуси и Тайваня.

«Сотрудничество между государственным и частным секторами важно, когда речь идет об эффективной борьбе с киберпреступными группировками», — сказал глава Европейской банковской федерации Вим Мийс.

Напомним, что именно эти киберпреступники похитили средства через систему SWIFT из российского банка.

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